基于IS-ARIMA-LSTM预测模型的风电功率预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于IS‑ARIMA‑LSTM预测模型的风电功率预测方法及系统，包括：基于历史风速数据与当日的数值天气预报进行风速预测，得到预测风速数据；采用孤立森林算法剔除所述历史风速数据和历史风电功率数据中的离群点，使用差分自回归移动平均算法进行填补修正，得到修正后的历史风速数据和历史风电功率数据；将修正后的历史风速数据、修正后的历史风电功率和预测风速数据作为输入特征量，利用加入LSTM层的深度神经网络模型进行风电功率预测，得到风电功率预测结果。本发明利用孤立森林算法对历史风速数据和历史风电功率数据进行修正，使用差分自回归移动平均算法修正离群点空缺，可以明显提升预测准确率。