一种基于经验小波变换与改进高斯过程回归的新能源出力短期预测方法

摘要

本发明公开一种基于经验小波变换EWT与改进高斯过程回归GPR的新能源出力短期预测方法，包括以下步骤：1)采用EWT技术将原始风电功率序列分解为一系列特征互异的经验模式；2)对不同经验模式序列进行零均值化处理；3)对每个经验模式建立GPR模型，并采用和声搜索HS算法求解模型超参数，即建立改进的HS‑GPR预测模型；4)将不同模型预测结果叠加，获得最终短期风电功率预测值。本发明提供的EWT自适应信号处理方法抗噪性强、计算量小。同时，采用HS算法优化求解模型参数，有效避免了人工经验设置的不足，提高了短期风电功率预测精度，能够较好解决电力系统短期风电功率预测问题。