一种短期风电功率组合预测方法

摘要

本发明公开了一种短期风电功率组合预测方法，它包括：首先利用自适应白噪声的完备总体经验模态分解算法对风电功率序列进行分解，得到子序列分量，并分别与气象变量数据构成训练集，使用时间模式注意力机制的时间卷积网络对子序列分量分别进行预测，重构预测结果后得到最终的预测值；本发明基于时间模式注意力机制的时间卷积网络结合预测模型能够更好的捕捉关键变量与风电功率之间的非线性联系，提高预测精度；本发明能够更加准确地识别风电功率变化趋势，在实际生产中能够为发电厂提供更准确的风电功率预测数据，是一种具有更好预测表现的组合预测方法。