[发明专利]一种风电场超短期功率预测方法

摘要

本发明公开了一种风电场超短期功率预测的方法，特别涉及一种基于集合经验模态分解和改进鲸鱼算法优化的长短期记忆网络的风电场超短期功率预测方法。它包括以下步骤:对原始检测信号加入白噪声；用EMD分解算法分解添加白噪声后的信号并得到IMF分量；对得到的IMF的均值进行Hilbert变换；使用样本熵对变化后的IMF分量进行筛选，减少数据量；改进原始鲸鱼算法的收敛因子，平衡算法的全局和局部收敛能力；通过改进的鲸鱼算法与长短期记忆网络结合无监督生成合适的模型预测参数；依次对每个分量数据预测并将结果累加获得最终预测值；本发明对风电功率数据预测表现出较好的精度和泛化性能。