基于FCM和ITransformer-TCN的短期风电集群功率预测

准确的风电功率预测对于电力系统安全稳定运行具有至关重要的意义。针对当前在集群预测中存在集群划分不合理以及在短期预测中精度难以得到有效提升的问题,文中提出了一种基于模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)和ITransformer-时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)的短期风电集群功率预测方法。首先基于FCM聚类算法划分子集群,再利用ITransformer-TCN模型双重特征提取的优势对各子集群建模预测,最后将文中方法应用于中国吉林省某风电集群,与其他方法对比RMSE平均降低了10.8%,验证了模型的有效性。