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摘要：本发明公开了一种超容储能黑启动风功率预测误差控制优化方法，涉及超容储能黑启动技术领域，包括收集多模态数据，进行多模态数据预处理，并将预处理后的多模态数据输入多模态变分自编码器模型进行数据融合，生成统一的特征表示；利用融合后的数据构建预测模型，并结合小波变换进行多尺度时间序列分析；构建孪生网络进行相似度学习，输入历史数据样本对，输出相似度分数，识别历史数据中的相似风况，优化预测模型；建立分层贝叶斯模型，对预测误差进行处理和校正，并进行求解，得到校正后的预测结果。本发明通过分层贝叶斯模型和先进的求解方法，实现了对风电预测误差的层级化处理和校正。

主权项：1.一种超容储能黑启动风功率预测误差控制优化方法，其特征在于：包括，收集多模态数据，进行多模态数据预处理，并将预处理后的多模态数据输入多模态变分自编码器模型进行数据融合，生成统一的特征表示；利用融合后的数据分别在短期、中期和长期时间尺度上构建预测模型，并结合小波变换进行多尺度时间序列分析；所述构建预测模型包括短期预测模型、中期预测模型和长期预测模型，短期预测模型采用长短期记忆网络LSTM，中期预测模型采用自回归积分滑动平均模型ARIMA，长期预测模型采用趋势分析方法，并结合小波变换进行多尺度时间序列分析如下： 其中，ΨY为多尺度时间序列分析后的预测结果，S为时间尺度数量，s为第s个时间尺度，Ts为第s个时间尺度的时间范围，Ns为第s个时间尺度中的数据点数，Ws为第s个时间尺度的权重矩阵，σ·为激活函数，γs·为第s个时间尺度的信息过滤函数，Ks为第s个时间尺度的卷积核，X为输入数据，μis为第s个时间尺度中第i个数据点的均值，Σis为第s个时间尺度中第i个数据点的协方差矩阵，φs·为第s个时间尺度的趋势分析函数，为第s个时间尺度下的数据点，dts为第s个时间尺度的积分变量；外层求和表示对所有时间尺度的预测结果进行求和，确保所有时间尺度的信息都被考虑；内层求和表示在每个时间尺度上对所有数据点进行求和，对所有数据点的信息进行综合；权重矩阵Ws表示每个时间尺度上的权重；指数函数exp·表示数据的高斯分布，用于在特征提取过程中增加非线性变换；激活函数表示多层卷积神经网络的运算过程，提取数据中信息，其中Ls为卷积层数，Ksl为第s个时间尺度第l层的卷积核，Xl-1为第l-1层的输入特征，bsl为第s个时间尺度第l层的偏置；表示在每个时间尺度上进行趋势分析，其中αs和βs为线性趋势的参数；具体展开为： 所述构建预测模型包括，根据预测结果进行分析判断，设时间跨度为T，短期、中期和长期的时间窗为Tshort、Tmedium、Tlong；短期波动率计算： 其中，为短期内预测结果的平均值；中期趋势斜率计算： 其中，为中期时间窗口内时间的平均值，为中期内预测结果的平均值；长期趋势斜率计算： 其中，为长期时间窗口内时间的平均值，为长期内预测结果的平均值；若短期波动率σshort大于阈值σthreshold，且波动频率超出预期，则预测结果反映短期波动；若βmedium大于阈值βmedium-threshold，且σmedium小于阈值σmedium-threshold，则预测结果反映中期趋势明显；若βlong大于阈值βlong-threshold,且σlong小于阈值σlong-threshold，则预测结果反映长期变化趋势；若σshort、βmedium和βlong均衡，即σshort、βmedium和βlong均处于预期范围内，则预测结果反映多尺度信息均衡；构建孪生网络进行相似度学习，输入历史数据样本对，输出相似度分数，识别历史数据中的相似风况，优化预测模型；建立分层贝叶斯模型，对预测误差进行层级化处理和校正，使用马尔科夫链蒙特卡罗方法或变分推理方法对分层贝叶斯模型进行求解，得到校正后的预测结果；所述分层贝叶斯模型包括多层级误差分布，分层结构包括总体误差分布、不同时间段的误差分布和已标记风况下的误差分布，利用马尔科夫链蒙特卡罗方法或变分推理方法对模型进行求解，马尔科夫链蒙特卡罗方法包括使用随机抽样技术，对贝叶斯模型进行参数估计，以及通过变分推理方法优化变分下界，对贝叶斯模型进行近似推理，公式如下： 其中，为校正后的预测结果，Q为数据样本数量，Ti为第i个样本的时间范围，y为误差向量，μi为第i个样本的均值，Σi为第i个样本的协方差矩阵，k为误差向量的维度，G为隐变量，θ为贝叶斯模型的参数向量，PG∣θ为给定参数下的隐变量分布，Pθ为参数的先验分布；误差分布被假设为高斯分布，参数为均值μi和协方差矩阵Σi；高斯分布表示误差向量y的高斯分布；高斯分布积分表示误差向量的分布特征，隐变量和参数的积分表示贝叶斯模型的层级结构和推理过程；分层贝叶斯模型通过隐变量G和参数θ的先验分布和条件分布建模；马尔科夫链蒙特卡罗MCMC用于对分层贝叶斯模型进行求解，通过随机抽样技术对贝叶斯模型的参数进行估计。

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