基于混沌萤火虫算法和贝叶斯网络的风电功率概率性预测方法

摘要

本发明公开了一种基于混沌萤火虫算法和贝叶斯网络的风电功率概率性预测方法，其步骤包括：1获取风速、风向、气温和风电实际功率数据，对数据进行预处理，选取训练集和测试集数据；2对风电功率原始数据进行经验模态分解，使风电功率时间序列更加平稳；3构建贝叶斯网络模型，得到初始预测区间；4计算区间变化幅值范围，运用混沌萤火虫算法得到最优区间变化幅值；5在最优区间变化幅值附近进行混沌搜索，得到最终预测区间。本发明能通过构造预测区间测量风电功率的不确定性，从而能为电力调度决策提供有效参考。