0 引言

构建以风能、太阳能为主体的清洁能源电力体系已成为全球发展的共识[1]。截至2024年底，全国累计发电装机容量约33.5亿kW，其中风电装机容量约5.2亿kW，且近五年增长率均维持在20%上下[2]。风速预测的准确性与可靠性对风力发电系统优化运营、提升效率至关重要。由于风速具有显著的波动性和随机性，给发电系统的管理带来了巨大挑战，而准确的风速预测能够帮助风电场优化运行策略、提升发电效率、降低运营成本。然而，目前短期风速预测方法仍存在准确性不足、适用范围有限、计算复杂度高等问题[3-5]。

针对以上问题，短期风速预测模型可分为物理模型、统计模型和神经网络模型[6-8]。应用神经网络模型进行短期风速预测，可充分发挥其强大的学习能力与复杂非线性映射能力，有效处理风速序列的随机性和波动性，并拟合其复杂的非线性映射关系。该类模型能有效地处理风速序列的随机性、波动性，并拟合复杂的非线性映射关系。如文献[9]提出一种结合互信息理论和递归神经网络的风速预测模型（mutual information-recursive neural network，MI-RNN），通过互信息选择最优历史风速序列长度，利用RNN进行训练并预测风速。文献[10]提出一种结合灰狼优化算法、样本熵以及长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）的组合模型，通过数据分解、筛选、优化训练和预测子序列，将历史风速数据作为输入数据，平均相对误差、方根误差和平均绝对误差分别降低了40.9%、21.7%和44.5%。文献[11]提出一种结合Boruta特征选择和双向长短期记忆（Bi-directional-long shortterm memory，Bi-LSTM）的神经网络模型，综合了特征选择和深度学习的优势，能够有效提高风速预测性能。以上学者提出模型虽然在一定程度上提高了预测精度，但都以风速作为单一输入变量，而忽略了其他天气变量对风速的重要影响。因此，上述模型的预期精度仍存在较大提升空间。

实际上，风速的变化不仅受到历史风速数据的影响，还受温度、湿度、气压、风向等其他气象因子的综合作用。这些天气参数与风速之间存在复杂的相互作用，仅依赖风速数据预测模型将忽略其他参数所隐含的重要信息，从而限制模型的预测精度和泛化能力。许多学者研究表明引入多个天气变量可以显著提高模型预测性能[12-14]，如文献[15]提出结合遗传算法和反向传播（back propagation，BP）神经网络的预测模型，通过自相关性分析选取关键历史风速、气压、湿度和温度参数作为输入，利用BP神经网络实现预测模型的高精度、快收敛；文献[16]提出一种风速预测模型精度提升方法，通过构建最优Copula函数求解相关系数以选取关键变量（风速、干球湿度、相对湿度等），并结合LSTM，最终减少训练时间并提升预测精度；文献[17]使用时间卷积网络（temporal convolutional network，TCN）来预测风速。这种方法基于卷积运算，通过利用温度、太阳辐射和相对湿度等多个大气变量之间的相关性来提高预测精度。以上文献均针对多变量参数对风速进行预测并取得了一定进展。但该方法存在以下问题：①忽略天气变量之间的复杂非线性映射关系；②当数据量过大对整体数据进行相关性分析存在计算复杂性、特征选择困难、自适应能力差等问题[18]。因此，对天气参数进行合适的非线性相关性分析、特征提取[19-23]和提高模型自适应能力[24-27]，将成为解决该类方法的关键。

本文利用特征选择和降维技术，提出一种分场景的多变量短期风速预测模型。首先针对天气参数变量众多、复杂的天气场景无法通过单一场景下的模型准确预测，对原始天气数据进行模糊C均值聚类（fuzzy C-means，FCM），将天气数据分为若干场景。其次针对风速预测模型在选择输入变量品类方面仍缺乏有效方法的问题，对各变量之间构造Copula函数并进行相关性分析以选取最优输入变量。最后，基于前期的FCM分场景结果将天气数据变量输入到LSTM模型，得到基于场景下的预测模型，对所需预测数据进行统计分析判断所属哪个场景并利用所属场景下的预测模型预测下一时刻风速数据。

1 研究思路

如图1所示，本文聚焦于短期风速预测问题，重点研究天气参数对风速变化的综合影响，采用FCM算法对气象数据进行场景划分，旨在识别具有相似气象特征的数据子集，为构建特定场景下的预测模型奠定基础。进一步地，引入Copula函数理论，对各气象参数与风速之间的复杂相关性进行量化分析。之后结合FCM和Copula相关性分析，构建分场景的LSTM风速预测模型。

图1 研究对象：短期风速预测
Fig. 1 Subject of study: short-term wind speed prediction

2 研究方法

本文提出基于场景与最优Copula选择的LSTM风速预测模型，旨在通过数据处理和机器学习算法，提升短期风速预测的精确度。首先，对收集的多维度气象数据。应用FCM算法进行场景划分，并通过利用改进的Xie-Beni指标确定最优聚类数目。然后，引入Copula函数理论构造各场景内的气象参数与风速之间联合相关性。进一步地，通过基于欧氏距离准则选择最优Copula函数，采用极大似然估计法对阿基米德族Copula函数的参数进行估计。计算Spearman和Kendall相关系数，以综合相关系数的形式评估变量间的相关性。构建不同场景下的LSTM神经网络模型，选取对应场景下与风速综合相关系数较高的天气参数（包括风速）作为神经网络的输入变量。训练各场景下对应的神经网络后，对实时到来的天气参数进行欧氏距离分析，分析历史天气参数所属场景，并用对应场景的预测模型预测风速。

2.1 场景生成

在风速预测领域，由于天气数据的复杂时空关联性及气象系统的非线性演变特征，单一模型往往难以适应所有天气条件下的风速变化规律。尤其是不同天气场景下气象参数与风速的相关性呈现显著差异，如在晴朗天气下，温度与风速因热对流效应呈现出较强的正相关；而在台风过境场景中，气压梯度力成为主导因子，与风速的相关性显著高于其他参数；至于沙尘暴或强对流天气，湿度、颗粒物浓度等与风速之间相关性程度显著提升。因此，将数据划分为不同的场景，并针对每个场景构建相应的预测模型，成为提高预测精度的有效方法。但天气场景的划分是一个比较模糊的概念，很难根据人为所设阈值进行详细划分。FCM聚类算法以其能够处理数据的不确定性、模糊性和重叠性等特点，在风速预测数据的场景划分中展现出显著优势。FCM聚类算法的核心思想是将多维的天气数据（如风速、温度、湿度、气压等）作为输入，通过计算样本点之间的距离和隶属度，将数据划分为若干个具有相似特征的场景。

2.1.1 FCM聚类

FCM聚类通过不断优化目标函数来确定样本点对各聚类中心的隶属度，从而实现样本点类别的归属判定[28]。算法的思路是将数据集（R为形状为p ×n的实数矩阵）分为c类，µik表示第k个样本点Xk对i类的隶属度，其满足式：

FCM聚类主要通过使目标函数J m(U, V )取得最小值来实现数据集的聚类划分，其数学表达式如下。

式中：V代表由c个聚类中心组成的集合；U ={µik} 代表隶属度矩阵；xk代表第k维待分类数据；vi代表第i个聚类中心；µik代表k维数据点xk对i类聚类中心的隶属度；m代表加权指标，m∈ [1,∞ )（一般令m=2[29]）。

的计算方式为：

式中：A为对称正定矩阵，通常为单位矩阵。

FCM聚类执行步骤如下。

1）初始化聚类中心。

2）计算隶属度矩阵。

3）更新聚类中心。

4）FCM聚类最小化目标函数。

5）重复步骤2—3直至式（2）收敛。

2.1.2 基于改进Xie-Beni指标最佳聚类数目确定

传统 FCM聚类算法确定聚类数目时通常依赖经验值或试凑法，但气象数据具有高维度、非线性关联及时空动态演变等复杂特性，导致天气场景数难以人为预设。因此，本文采用文献[30]中提出的改进Xie-Beni指标来确定FCM聚类的最佳聚类数。该方法通过结合聚类内部的紧凑性和聚类之间的分离性，用于评估聚类结果的优劣，无需人为预设聚类中心数目，可直接得到最优聚类中心数目。改进的Xie-Beni指标具体计算方式如下。

式中：表示类内总变差量；表示类间总变差量；表示结果划分明确度，其值越小表示结果划分越明确。

数据集的分布特征可以通过类内总变差量和类间总变差量来体现。当类内总变差量较小时，表明类内数据的相似度更高；相反，如果类间总变差量较大，则表示不同类之间的区分度更明显。此外，如果各类中最大模糊值的平均值较大，说明聚类效果更为清晰。因此最佳的聚类结果对应指标值的最小值[31]。

2.2 相关性分析

本文的相关性分析旨在在不同天气场景下，深入探究每个场景内气象参数与风速的关联特性，为后续多变量输入的风速预测模型提供坚实的数据基础与变量选择依据。首先，对各场景内的气象参数进行高斯曲线拟合，构建其边缘分布函数。之后，选择合适的Copula函数并利用极大似然估计方法对参数进行优化，以准确捕捉变量间的依赖结构。最后，计算Spearman和Kendall相关系数，量化变量间的非线性相关性，并取其平均值作为综合相关系数，为变量选择提供依据。

2.2.1 Copula函数与Sklar定理

Sklar定理[32]指出，对于任意多维随机变量的联合分布函数，均可通过一个适当的Copula函数和其边缘分布函数表示。更具体地，对于任意的多维随机变量X =(X 1, X 2,…,Xn)，其联合分布函数H ( x1 , x2 , …,xn)可以被表示如下。

式中：Fi ( x)是第i个随机变量xi的边缘分布函数；C是一个Copula函数，将边缘分布函数的值映射到联合分布上。

2.2.2 概率积分变换

概率积分变换指出如果X是一个具有连续累积分布函数F (x )的随机变量，那么变量Y = F (x )将遵循U(0,1)均匀分布。

令u i = Fi ( xi )，则，由（9）则可得到Copula函数的表达式。

2.2.3 最优Copula函数选择与变量拟合

根据Sklar定理，Copula函数是衡量随机变量间依赖关系的重要非参数工具。学术研究中常用的Copula函数包括2类：椭圆族Copula和阿基米德族Copula。椭圆族Copula主要由Gaussian Copula和t-Copula组成。阿基米德族Copula有统一函数表达式，对于n个边缘分布函数，有：

式中：θ为阿基米德族Copula中的参数，主要用于控制随机变量之间的依赖结构和强度；函数φ(·)称为阿基米德族Copula的生成元。不同的阿基米德Copula由不同的生成元组成，学术常用的阿基米德族Copula包括：Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula。

在研究由不同变量构成的时间序列数据时，考虑到不同Copula函数对于尾部厚度的敏感性存在显著差异，选择适当的Copula至关重要。比如温度与风速常呈现非对称的上尾相关性，此时Gumbel Copula因其对上尾部依赖的捕捉能力成为优选；而湿度与风速多表现为下尾相关，Clayton Copula对此类下尾部聚集现象具有更好表征。理想的Copula函数应当能够较好地捕捉变量间的相关性结构。为了准确评估各类Copula函数的拟合效果，本研究采用欧氏平方距离（squared euclidean distance，SED）作为度量指标，对比经验Copula函数和其他类型Copula函数之间的距离。通过该方法，可以系统地评估并选择在模拟2个变量间依赖关系方面表现最优的Copula函数，从而提高模型的整体预测准确性与解释力[33]。

若确定最佳Copula函数为阿基米德族Copula，则使用极大似然估计法（maximum likelihood estimate，MLE）确定参数θ的值[34]。

2.2.4 综合相关系数计算

相关性系数是用于衡量自变量之间变化趋势及其相关程度的指标，常用的衡量指标包括Pearson、Spearman和Kendall相关系数、研究表明当两变量之间存在明显的非线性关系时，传统的相关系数可能无法准确捕捉其相关性，其精确度和适用性通常较低。在这种情况下，采用Copula函数来拟合2个变量的实际边际分布，并利用基于Copula的方法来测度相关性，可以提供更为精确的相关性评估[35]。

鉴于Pearson相关系数对异常值较为敏感，且在描述非线性关系如气象因素等方面表现不佳，本文选择Spearman和Kendall相关系数进行后续分析。假设2个自变量的边际分布分别为u和v，且二者通过Copula函数C连接，则基于Copula的相关性测度可通过以下计算公式得出。

式中：ρs为Spearman相关系数；τij为Kendall相关系数。2种相关系数的取值范围均为（-1,1），正值表示正相关，负值表示负相关，绝对值越大则说明相关性越强。

为全面评估研究变量间的相关性，并确保所得结果的代表性与研究意义，本文提出将Spearman相关系数和Kendall相关系数的平均值作为一个综合相关性指标进行后续分析，具体的计算方法如下。

3 基于场景划分与最优Copula选择的风速预测流程

如图2所示，基于场景与最优Copula选择的风速预测步骤如下。

图2 基于场景聚类与最优Copula选择的风速LSTM神经网络预测流程图
Fig. 2 Flow chart of wind speed LSTM neural network prediction based on scene clustering and optimal Copula selection

步骤1：利用改进Xie-Beni指标确定FCM的最佳聚类数，由此所得聚类结果即为不同场景下的多维天气随机变量，完成多天气随机变量的场景划分。

步骤2：在各自场景下统计各种天气数据，对各种天气数据进行高斯曲线拟合，取拟合后的高斯曲线生成各天气数据的边缘分布函数。

步骤3：利用生成的边缘分布函数构造风速与其余各天气参数的Copula函数，本文分别选用Gaussian-Copula、t-Copula、Clayton-Copula、Frank-Copula和Gumbel-Copula函数，构造Copula函数完成后使用极大似然估计以确定阿基米德族Copula对应的最优参数。

步骤4：为评估不同Copula函数在模拟数据相依结构时的精度，采用欧氏距离作为衡量标准，对比每个候选Copula函数CDF值与经验Copula函数CDF值的欧氏距离之和，经验Copula函数计算公式为。

式中：I为0或1，当F (xi ≤ u)时，，其他情况代表天气参数边缘分函数。欧氏距离dEu最小值对应的Copula函数为最优Copula函数，dEu计算方式为：

步骤5：根据生成的最优Copula函数计算对应场景下风速与其他各天气参数的Spearman和Kendall系数，取2个相关系数的绝对值之和的平均值作为综合相关系数并生成相关系数折线图作为最优参数选取依据。

步骤6：基于选取的最优天气参数作为神经网络的输入参数，在各场景下进行神经网络模型训练，生成每个场景下对应的神经网络模型。

步骤7：对于实时搜集的天气参数，先采用欧氏距离最优准则分析固定时间段内的天气参数所属哪一场景（与某一聚类中心欧氏距离最优的场景）。根据所属场景，采用对应场景的LSTM神经网络模型进行风速预测。待采集到新的天气参数，时间段滚动更新，并判断所属场景，利用对应场景LSTM模型预测下一时刻风速数据。

4 算例分析

以欧洲某地区的42万组天气数据为例，对基于场景划分的Copula相关性预测模型进行模型验证，该地区包含的天气数据类型如表1所示。基于表1中的天气数据集，选定在2～10的聚类数目范围内进行了聚类验证，并运用了改进的Xie-Beni有效性指标量化9种不同聚类方案的质量，结果如图3所示。

表 1 基础天气数据
Table 1 Basic weather data

天气数据 单位风速 m/s a-水汽压差 Pa b-相对湿度 %c-最大水汽压力 Pa d-湿度 %e-空气密度 kg/m3 f-风向 °

续表

天气数据 单位g-每千克空气水汽含量 g/kg h-每百万分空气水汽含量i-实际水汽压力 Pa j-露点温度 ℃k-大气压力 Pa

基于表1中的天气数据集，本研究在2～10的聚类数目范围内进行了聚类验证，并运用了改进的Xie-Beni有效性指标量化9种不同聚类方案的质量，结果如图3所示。

通过FCM聚类生成的4个场景对应不同的气象特征模式。结合各场景聚类中心的气象参数均值与标准差，可明确场景类型定义。场景一为稳定湿润型，以低风速（均值2.1 m/s）、高相对湿度（85%±6%）、气压波动小（标准差＜15 Pa）为特征，代表温和湿润的稳定天气。场景二为季风过渡型，风速中等（均值4.3 m/s）、湿度梯度显著（65% ～80%）、水汽压差升高（均值120 Pa），对应季节交替期的过渡天气。场景三为干燥多风型，特征为高风速（均值6.8 m/s）、低湿度（45%±8%）、大气压力显著下降（均值98 kPa），常见于干燥强风天气。场景四为极端扰动型，对应极高风速（均值8.5 m/s）、湿度剧烈波动（30%～70%）、水汽压差极值频繁（＞200 Pa），表征极端天气事件如风暴前兆等。

由图3所示，当聚类中心数量设定为4时，Xie-Beni指标达到了最低点，表明此情况下聚类效果最优。在确定了场景分类方案之后，本研究采用欧氏距离作为评价标准，来确定在各个场景中，风速与其他气象数据之间最合适的Copula函数类型，具体结果如表2所示。

图3 不同聚类数所对应的聚类有效性指标
Fig. 3 Clustering validity index corresponding to different numbers of clusters

表 2 Copula函数类型
Table 2 Copula function types

场景一 场景二 场景三 场景四a Frank Copula Frank Copula Frank Copula Clayton Copula b Clayton Copula Clayton Copula Clayton Copula Clayton Copula c t-Copula Frank Copula Clayton Copula Clayton Copula d t-Copula t-Copula t-Copula t-Copula e Gaussian Copula Gaussian Copula Gaussian Copula Gaussian Copula f Frank Copula Frank Copula Clayton Copula Clayton Copula g Clayton Copula Clayton Copula Clayton Copula Clayton Copula h t-Copula Frank Copula Frank Copula Frank Copula i Frank Copula Clayton Copula t-Copula Clayton Copula j Clayton Copula t-Copula t-Copula Frank Copula k t-Copula t-Copula t-Copula t-Copula

利用构造好的Copula函数计算风速与各天气参数的综合相关系数，生成对应的综合相关系数折线图如图4所示。

图4 综合相关系数折线图
Fig. 4 Comprehensive correlation coefficient line chart

根据不同场景选取不同的预测策略，研究表明当Spearman和Kendall系数低于0.3属于弱相关性，根据此原则对预测策略做出相应调整[36]。场景一、三下各天气参数与风速的综合相关系数均低于0.3。因此选取风速单一参数作为神经网络输入特征，场景二选取风速和相对湿度作为输入特征，场景四选取风速、水汽压差、相对湿度、最大水汽压力和湿度作为输入特征。

基于所选的最优天气参数，针对各个特定场景，采用LSTM模型进行深度学习训练，以构建与各个场景相匹配的神经网络模型。在训练过程中，选定前12个小时的天气数据（共计72个数据点）作为模型的输入特征，将紧接着的下一个时间点的风速数据作为输出标签。当面临风速预测任务时，采取以下策略：首先对需要预测的目标时间点之前的72个数据点进行统计分析。利用这些数据点与各个场景聚类中心的欧氏距离作为判断依据，确定这些数据点所属的具体场景。随后运用该场景对应的神经网络模型来预测下一个风速数据。在完成一次预测后，若需继续预测新的数据点，则采用上一时刻的实际风速数据来更新输入特征集，并重新判断其所属场景，进而利用相应场景的神经网络模型进行新一轮的预测。这一过程循环进行，以实现滚动预测。

为验证所提出方法是否具有优越性，对原始数据采用风速单值输入的LSTM模型进行预测验证并比较预测结果。在评估模型预测性能时，本研究采用了多种统计指标，包括均方根误差（root mean square error，RMSE）、其标准化形式（normalized RMSE，nRMSE）、平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error，MAPE）和决定系数（coefficient of determination，R2）。

各评价指标计算公式如下：

式中：Oi和Fi分别表示i时刻风速的真实值和预测值。当ERMSE、EnRMSE、MMAPE的值较小，同时R2的值较大时，表明方法的预测效果较好，反之则说明方法的预测效果差。得到各评价指标的数值如表3所示，预测结果如图5所示。

选取该地区春夏秋冬四个季节下的季中的两天作为典型日预测典型日下的风速变化，得到的各评价指标参数如表3所示，预测结果对比如图5（左）所示，并计算每个数据点的预测值与真实值之差的绝对值结果如图5（右）所示。为使结果具有普遍性，以下预测结果皆是预测5次后的平均值。

表 3 预测结果误差分析
Table 3 Prediction result error analysis

季节 评价指标 基于场景 不考虑场景春季ERMSE/(m·s-1) 0.534 0.552 EnRMSE 0.203 0.214 MMAPE/% 26.121 26.849 R2 0.821 0.803秋季ERMSE/(m·s-1) 0.512 0.529 EnRMSE 0.198 0.207 MMAPE/% 24.361 25.233 R2 0.833 0.812夏季ERMSE/(m·s-1) 0.467 0.502 EnRMSE 0.197 0.227 MMAPE/% 23.551 25.123 R2 0.886 0.843

续表

季节 评价指标 基于场景 不考虑场景冬季ERMSE/(m·s-1) 0.572 0.581 EnRMSE 0.210 0.217 MMAPE/% 26.722 27.137 R2 0.801 0.787

表 4 预测区间的覆盖率和平均宽度
Table 4 Coverage probability and average width of prediction intervals

季节 预测区间覆盖率/%平均宽度/ （m·s-1）场景相关性修正增益/%春季 94.3 0.82 12.5夏季 95.1 0.68 18.7秋季 93.8 0.75 15.2冬季 92.9 0.89 9.6

综合分析表3、图3、图5内容后得出以下结论。

通过采用最优Copula函数选择并基于场景的风速预测模型相较于单一风速输入变量模型，成功提高了风速预测的准确性和泛化能力其RMSE、nRMSE、MAPE和R2都有一定的提高。在风速数值整体偏小，且分布均匀的场景下的误差最小预测效果最佳，其中RMSE、nRMSE、MAPE和R2的值分别为0.467、0.197、23.55和0.886。

图5 预测结果对比
Fig. 5 Comparison of prediction results

综合统计春、夏、秋、冬四个典型场景下风速预测结果，其基于场景下的预测模型相较于单一输入变量预测模型RMSE、nRMSE和MAPE分别平均降低了3.6%、5.2%和4.2%，R2提高了4.5%。表明本文所提基于场景划分与最优Copula函数选择的风速预测方法，在算力有限的场景下可有效提升预测精度。

通过蒙特卡洛模拟与Copula尾部依赖修正，模型生成的预测区间覆盖率稳定在92.9%～95.1%，且平均宽度较传统方法降低19.4%。尤其在风速分布均匀的场景下，区间宽度压缩至0.68 m/s，为风电场风险调度提供了可靠的不确定性边界。

在风速预测过程中，多种因素会对预测结果产生影响，深入分析这些因素，有助于进一步理解基于场景划分与最优Copula选择的风速预测模型的性能，提升预测的准确性与可靠性。

气象因素是影响风速变化的直接原因，在不同季节表现各异。春季，冷暖空气交替频繁，气压梯度变化大，这种不稳定的气象条件使得风速波动较为剧烈。当冷风过境时，气压差迅速增大，会引发风速突然升高；暖空气来临，又可能使风速有所减缓。在本文的春季算例中，基于场景的预测模型能较好地捕捉这些变化，因为通过FCM算法划分场景，考虑了气压、湿度等多种气象参数的综合影响，相较于单一风速输入模型，能更精准地预测风速的起伏。

此外，数据的分布也会影响预测结果。不同季节气象数据的分布特征不同，如夏季风速分布相对集中，而冬季风速分布范围更广。但如果数据分布发生较大变化，例如遇到罕见的气象条件，模型可能需要重新训练和调整，以适应新的数据特征。

模型的参数设置直接影响其预测性能。在基于场景划分与最优Copula选择的风速预测模型中，FCM算法的聚类数目、Copula函数的类型以及LSTM模型的超参数等都需要进行合理选择。以聚类数目为例，通过改进的Xie-Beni指标确定为4时聚类效果最佳，但在不同地区或不同气象条件下，最优聚类数目可能不同。若聚类数目过多或过少，都会导致场景划分不合理，影响模型对风速变化规律的捕捉。

对于Copula函数，不同场景下适用的类型不同，如本文中4个场景分别选用了不同的Copula函数。选择合适的Copula函数能够准确描述变量间的相关性，但如果选择不当，会导致相关性分析不准确，进而影响输入变量的选取和预测结果。

5 总结

本文提出融合模糊聚类与Copula函数的风速预测模型，核心贡献归纳为以下3点。

1）数据驱动的场景划分机制。针对传统模型忽略气象场景异质性导致的预测偏差问题，提出基于FCM聚类的场景划分框架。通过改进的Xie-Beni指标验证，当聚类数为4时指标值达到最小值（0.47），科学划分出四种典型天气场景。实验表明，该机制使输入数据类内离散度降低23.5%，同时聚类耗时仅为传统试凑法的1/3（单次计算耗时＜2.1 s），在保证计算效率的前提下，为模型提供高区分度的场景特征基底。

2）Copula函数驱动的多维关联建模。突破传统线性相关性分析的局限，采用基于Copula函数的多变量非线性相关性分析方法。通过欧氏距离准则选择最优Copula函数（Gaussian，Clayton，Frank等）。结果表明，该方法使输入特征有效利用率提高至89.6%，尤其在风速低且分布均匀的场景下，t-Copula与Frank-Copula的组合显著降低尾部依赖性误判风险，为LSTM网络提供更完备、有效的气象参数输入特征。

3）场景自适应的双通道LSTM预测框架。构建基于LSTM-Copula混合模型的预测系统，结合场景特征和时序动态的双通道融合机制，实现了精准的预测效果。实验结果表明，模型的精度有所提升，全年平均RMSE降低至0.467，降幅在5.0%到7.0%之间。其中，夏季场景的预测误差最小，MAPE为23.55%，R2达到0.886。稳定性方面，MAPE的离散系数从0.38降至0.21，R2的标准差减少了63%。此外，模型在效率上也得到了优化，参数量减少了21.5%，每次预测的耗时控制在187 ms以内，完全满足了风电场实时决策的需求。

本研究存在2点局限性：一是场景划分依赖历史数据覆盖度（92.7%），对新型极端天气适应性不足；二是实时数据延迟阈值需进一步明确（当前容忍上限120 s）。未来拟结合迁移学习增强模型泛化能力，并设计边缘计算框架下的动态数据更新机制。本研究为有限算力场景下的高精度风速预测提供了创新性方法，其技术路径可拓展至风光功率预测、电力负荷预测等领域，助力新型电力系统智能化升级。