基于改进小波包变换的风电功率预测方法及系统

    公开(公告)号:CN117254462A

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311391545.5

    申请日:2023-10-25

    Abstract: 本发明涉及风电预测技术领域,公开了一种基于改进小波包变换的风电功率预测方法及系统,本方法通过获取历史风电环境数据以及其对应的风电功率,构建风电数据集,利用改进小波包变换对风电数据集进行数据降噪,获取干净可靠的风电数据,避免了风电数据中的噪声分量被神经网络记忆,同时,还利用希尔伯特黄变换对降噪风电数据序列进行提取隐藏特征,从而提取其中的高维度特征,能够加快模型训练速度,提升模型性能,将风电数据的希尔伯特谱按照时间维度进行采样,基于BP神经网络对风电数据训练集序列进行训练,通过训练好的BP神经网络模型预测未来的发电功率预测值,从而提高风电功率预测精度。

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