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基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测
随着可再生能源的普及和不断发展，风力发电已经成为了现代电力系统中不可或缺的一部分。为了提高电网的可靠性，减缓全球变暖的影响，需要对风力发电进行准确的预测。因此，超短期风功率预测在风力发电中变得越来越重要。
在本文中，我们提出了一种基于FCM和SSA-ELM的超短期风功率预测方法。本文的核心贡献包括以下几个方面：
1.提出了一种基于模糊C均值（FCM）聚类和奇异谱分析-极限学习机（SSA-ELM）的超短期风功率预测方法，并与传统的时间序列分析方法进行了比较。
2.通过使用真实的风速数据和风电场实际功率数据来评估所提出的方法的效果，通过分析和比较实验结果，表明该方法能够有效、准确地预测风电场的功率输出数据。
3.对比了所提出方法与其他现有方法，表明所提出方法具有更好的预测精度和更高的可靠性。
下文将对整个方法进行详细讲解。
一、模糊C均值聚类
模糊C均值聚类是一种常用的数据聚类方法，它通过在不同数据点和聚类中心之间引入隶属度函数的概念来将数据点分组。聚类中心是数据点的加权平均值，而隶属度函数基于欧氏距离度量数据点和聚类中心之间的相似性。
在本文中，我们将使用FCM聚类来提取与预测相关的特征向量。这里我们使用三个特征向量作为输入变量：前1小时的风速数据，前6小时的功率输出数据，以及功率趋势数据。
二、奇异谱分析-极限学习机
奇异谱分析（SSA）是一种时间序列分析方法，其基本思想是将时间序列分解为一组数值较小的子序列，这些子序列称为奇异谱分量（SSC）。极限学习机（ELM）是一种速度快、训练简单的人工神经网络，它具有高度的泛化能力和较低的计算成本。
在本文中，我们将使用SSA-ELM方法来预测超短期风功率。具体地，我们使用SSA将数据序列分解为一组SSC，并将其作为输入变量输入到ELM网络中进行训练和预测。
三、实验与结果分析
本文在一个风电场中测试了所提出方法的预测性能，并将其与ARIMA模型和BP神经网络方法进行了比较。在实验中，我们采用了20分钟的时间间隔来收集数据，并使用前5天的数据来训练模型，并使用最后2小时的数据进行测试。
图1.超短期风功率预测结果对比
如图1所示，所提出的方法与ARIMA模型和BP神经网络方法相比具有更好的预测精度和更高的可靠性。由于所提出的方法采用了FCM进行特征提取和SSA-ELM进行预测，因此它可以更好地捕捉所分析的时间序列的非线性特征和周期性变化。
四、结论
本文提出了一种基于模糊C均值聚类和奇异谱分析-极限学习机的超短期风功率预测方法，并将其应用于一个风电场中进行预测。实验结果表明，我们的方法比传统的时间序列分析方法更具优越性，在短期内可以提高风电场的可靠性和安全性。因此，所提出的方法可以成为未来风电场的一种有效手段，有望在实践中得到进一步的应用。