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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种基于时序信号分解的风电功率预测方法及系统，方法包括：构建Tvf_EMD风电功率数据分解模型，并采用预设的ICPO算法对Tvf_EMD风电功率数据分解模型的参数进行优化，得到目标Tvf_EMD分解模型；根据目标Tvf_EMD分解模型对获取的风电功率数据进行分解，得到子分量，并计算分解后各个子分量的样本熵，将相似子分量合并，得到至少一个目标子分量；计算至少一个目标子分量的Hurst指数，并判断某一目标子分量的Hurst指数是否大于预设阈值；若不大于预设阈值，则采用CNN‑LSTM模型对某一目标子分量进行预测，否则采用ARIMA模型对某一目标子分量进行预测；将所有目标子分量的预测结果相加，即得到风电功率预测值。缓解了风电采样数据中噪声对预测性能的影响。
主权项：1.一种基于时序信号分解的风电功率预测方法，其特征在于，包括：构建Tvf_EMD风电功率数据分解模型，并采用预设的ICPO算法对所述Tvf_EMD风电功率数据分解模型的参数进行优化，得到目标Tvf_EMD分解模型；根据所述目标Tvf_EMD分解模型对获取的风电功率数据进行分解，得到子分量，并计算分解后各个子分量的样本熵，将相似子分量合并，得到至少一个目标子分量；计算所述至少一个目标子分量的Hurst指数，并判断某一目标子分量的Hurst指数是否大于预设阈值；若不大于预设阈值，则采用CNN-LSTM模型对所述某一目标子分量进行预测，否则采用ARIMA模型对所述某一目标子分量进行预测；将所有目标子分量的预测结果相加，即得到风电功率预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 国家电网有限公司 一种基于时序信号分解的风电功率预测方法及系统
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