一种基于波动序列分类校正的风电功率预测方法

    公开(公告)号:CN114372640A

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202210059738.X

    申请日:2022-01-19

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于波动序列分类校正的风电功率预测方法,包括:1利用基准模型预测未来N小时内的风电功率基准值;2采用特征聚类的方法划分功率波动过程,从输出功率角度挖掘不同波动序列下气象预报误差和模型泛化误差之间的关联性;3针对出力平缓的小波动序列,采用CNN‑LSTM时序模型1推演未来时段的功率变化;针对非小波动序列,结合CNN‑LSTM时序模型2和反向传播神经网络交互校正双层误差;4将基准功率校正结果重新按照时序组合作为最终风电出力。本发明采取结合时序分析和特征学习的复合方法,实现从多个维度提取特征来修正误差,并贴合实际误差分布规律,确保模型有很好的准确性。