一种基于mBLS的联合在线自适应参数寻优风速预测方法

摘要

本发明属于风电技术领域，具体公开了一种基于mBLS的联合在线自适应参数寻优风速预测方法，该方法基于几种在线单一预测模型，通过设计训练集更新迭代方法和自适应参数优化过程以确保单模型的实时在线预测能力；通过优化BLS原有的系统结构，设计了mBLS网络模型，多通道窗口被合并到输入层中，同时保留了原始BLS快速训练的优势，mBLS中每个特定的输入通道都是由相应的单模型的基础数据特征和预测结果构成的。多模型组合预测大大提高了预测的精度和稳定性，BLS的伪逆求解方式保证了模型的快速性和在线学习能力，自适应参数寻优保证了模型的实时最优，实现了模型长期使用的稳定性，非常适合于风电场实时短期风速预测场景，具有较强的实用性和理论性。