公开(公告)号：CN113505938B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202110844097.4

申请日：2021-07-26

Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 ,  东北电力大学

Inventor： 仲悟之 ,  崔杨 ,  赵钰婷 ,  李崇钢 ,  李芳 ,  王丹丹

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种超短期风电功率组合预测方法及系统。该方法包括利用风电出力历史数据训练长短期记忆网络；利用数值天气预报数据训练极限学习机；根据长短期记忆网络预测值、极限学习机预测值、风电功率、数值天气预报数据、风速变化量以及长短期记忆网络滚动预测步数，采用加权灰色关联算法，确定与待预测时刻的数值天气预报数据相似性大于相似性阈值的历史相似时刻；根据历史相似时刻对应的两个模型的预测值、风电功率、数值天气预报数据以及风电实际出力数据，采用时变自适应系数法，确定两个模型的组合预测权重参数，进而确定组合预测模型；根据组合预测模型对预测时刻的风电功率进行预测。本发明能够改善预测误差分布，提高预测精度。

公开(公告)号：CN113505938A

公开(公告)日：2021-10-15

申请号：CN202110844097.4

申请日：2021-07-26

Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 ,  东北电力大学

Inventor： 仲悟之 ,  崔杨 ,  赵钰婷 ,  李崇钢 ,  李芳 ,  王丹丹

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种超短期风电功率组合预测方法及系统。该方法包括利用风电出力历史数据训练长短期记忆网络；利用数值天气预报数据训练极限学习机；根据长短期记忆网络预测值、极限学习机预测值、风电功率、数值天气预报数据、风速变化量以及长短期记忆网络滚动预测步数，采用加权灰色关联算法，确定与待预测时刻的数值天气预报数据相似性大于相似性阈值的历史相似时刻；根据历史相似时刻对应的两个模型的预测值、风电功率、数值天气预报数据以及风电实际出力数据，采用时变自适应系数法，确定两个模型的组合预测权重参数，进而确定组合预测模型；根据组合预测模型对预测时刻的风电功率进行预测。本发明能够改善预测误差分布，提高预测精度。