[发明专利]一种分散式风力发电短期功率组合预测方法

摘要

本发明公开了一种分散式风力发电短期功率组合预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：预先根据风力发电特性建立ARMA模型ht，根据测量到的第τ‑(t+1)天的实际风电数据，利用ARMA模型ht预测第τ‑t天的风电数据，τ‑(t+1)为训练日期，τ为预测日期，t＝1,2…T，T为迭代次数；根据预测到的第τ‑t天的风电数据、及测量到的第τ‑t天的实际风电数据，计算每个ARMA模型ht的权重αt；根据ARMA模型ht、及每个ARMA模型ht的权重αt，利用boosting算法对T个ARMA模型ht进行组合，以得到强分类模型H；根据测量到的第τ‑1天的实际风电数据、及强分类模型H，预测第τ天的风电数据。本申请公开的上述技术方案，利用强分类模型H进行短期风力发电预测可以提高预测精度和准确性。

主权项

1.一种分散式风力发电短期功率组合预测方法，其特征在于，包括：预先根据风力发电特性建立ARMA模型h_t，根据测量到的第τ‑(t+1)天的实际风电数据，利用所述ARMA模型h_t预测第τ‑t天的风电数据，其中，τ‑(t+1)为训练日期，τ为预测日期，t＝1,2…T，T为迭代次数；根据预测到的第τ‑t天的风电数据、及测量到的第τ‑t天的实际风电数据，计算每个所述ARMA模型h_t的权重α_t；根据所述ARMA模型h_t、及每个所述ARMA模型h_t的权重α_t，利用boosting算法对T个所述ARMA模型h_t进行组合，以得到强分类模型H；根据测量到的第τ‑1天的实际风电数据、及所述强分类模型H，预测第τ天的风电数据。