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摘要
准确的风速预测对于规模化风电并网及安全运行具有重要意义。利用快速相关滤波筛选风速关联属性因素并结合近邻传播原理优化风速聚类集合，提出基于时序卷积特征聚合的风速预测模型。考虑风速属性与风速序列间的隐含关联性，筛选高关联属性因素构建模型样本集，并通过鲸群算法优化近邻传播聚类分类相似典型集。构建时序卷积层提取多维风速属性特征，并嵌入特征聚合层完成特征降维与信息融合，最终结合记忆层输出风速预测值。以东北地区风场为研究对象进行风速超短期预测并与实测数据对比，验证了预测模型的准确性和泛化能力。
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单位吉林省电力科学研究院有限公司; 东北电力大学
