一种基于转折性时段识别的超短期风电功率分段预测方法

摘要

本发明涉及一种基于转折性时段识别的超短期风电功率分段预测方法，利用移动均线法提取时序趋势；采用高斯窗法对指数移动平均线(EMA)进行平滑处理，计算各时刻时序变化率α；基于局部时序特征的窗口调整策略自适应调节时间窗宽；基于双重定时间滑动窗的拐点检测策略，引入α作为判据之一，提取并划分转折性天气突变时段；对转折段时序采用改进GRU算法点预测，结合CRS算法的改进Attention机制；对平缓段时序采用概率预测，采用经验分布估计法建立时序模式‑功率预测误差概率密度分布模型，基于可变带宽核密度估计法进行风电功率概率预测；结合点预测与概率预测时序分段预测得到最终预测结果。与现有技术相比，本发明具有提升模型运算效率等优点。