公开(公告)号：CN115526380A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211046036.4

申请日：2022-08-30

申请人： 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 ,  武汉大学

发明人： 陈峰 ,  余轶 ,  杨洁 ,  赵红生 ,  杨东俊 ,  郑旭 ,  王博 ,  徐敬友 ,  陈可 ,  周玉洁 ,  唐靖 ,  叶高翔 ,  邵非凡 ,  张天东 ,  吴国鼎 ,  郑子健 ,  郭露方 ,  胡钋

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00

摘要： 一种基于特征工程的风电出力预测方法，先采用经验模态分解对历史风电出力数据进行分解，并获取分解得到的各分量及历史风电出力数据的统计特征量，将其与预测时刻前N个时刻的风电出力值组成预测特征集，再基于LASSO算法模型从预测特征集中筛选出对预测时刻的风电出力值影响较大的特征量，最后将筛选出的特征量数据输入Bayes优化的LSTM网络模型中进行训练，得到预测时刻的风电出力值。本发明不仅提高了预测精度，而且无需依赖气象数据。