基于经验模态分解与自回归模型的风电场风速、功率预测和异常修正方法

摘要

本发明公开了一种基于经验模态分解与自回归模型的风电场风速、功率预测和异常修正方法，本发明从大型风电场的风速和输出功率的特点出发，将自回归(AR)模型与经验模态分解(EMD)相结合，建立EMD‑AR风速预测模型。同时建立了基于预测相对误差的异常检测和修正模型，并采用神经网络估计了相对误差的概率分布，获得了异常检测阈值，提高了预测模型的准确性。对于提高电力系统的可靠性、安全性，提升电力企业的经济效益具有重要的实用价值。