一种基于反馈神经网络的风能直接区间预测方法和装置

摘要

本申请涉及一种基于反馈神经网络的方法和装置。所述方法包括：从预先设置数据源获取风能数据，基于延迟嵌入定理将其重构为包含风能时变信息的风能数据序列，作为模型训练的样本集。根据样本集以及预先设置的目标函数，对预先设置的基于反馈神经网络的风能区间预测模型进行训练。该目标函数是根据风能区间预测模型输出的预测区间的综合评价指标构建的。获取实时风能数据对应的实时数据序列，将实时数据序列输入训练好的风能区间预测模型，得到实时风能数据的风能直接区间预测结果。采用上述方法不需要对预测结果误差进行预先的分布假设，可以在明显降低计算量的前提下，以风能区间的方式提供风能不确定性的量化信息，提高风能区间预测的准确度。