一种支持常规气象分型与极端天气小样本扩充的短期风电集群功率预测方法

本发明公开了一种支持常规气象分型与极端天气小样本扩充的短期风电集群功率预测方法，综合利用NWP数据以及风电场运行数据等相关信息，利用格兰杰因果关系分析算法、层次聚类法、神经网络等技术实现常规气象场景分型和极端天气小样本扩增，不仅可以弥补传统风电功率预测中预测场景模糊、对气象变化敏感程度低、对极端情况考虑不足所带来的弊端，而且可以提高风电功率短期预测模型精度，解决预测模型无法应对极端天气影响、以及功率预测结果仍存在较大偏差的问题。