一种多预测模型串联校正并联耦合的可再生能源出力预测计算方法

    公开(公告)号:CN108233417A

    公开(公告)日:2018-06-29

    申请号:CN201810057009.4

    申请日:2018-01-22

    IPC分类号: H02J3/38

    摘要: 本发明属于电力系统可再生能源出力预测领域,具体涉及一种多预测模型串联校正并联耦合的可再生能源出力预测计算方法,进行可再生能源预测时候,现有的预测技术预测精度不能满足工程的实际需要,提出了基于经验模式分解的无迹卡尔曼滤波校正预测方法,该方法通过对多个预测模型的预测结果进行经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),得到多组平稳的时间序列,然后采用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)法进行更新校正,最后将校正结果通过最小二乘法并联耦合,通过给各个模型赋权重,来放大某个模型的优点,减少该模型的自身缺点对预测精度的影响,然后将多个模型的优点组合起来从而得到高精度的风电预测结果。