一种基于相对误差熵值法的风电短期功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于相对误差熵值法的风电短期功率预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取历史数据并做预处理生成各种训练样本：步骤2，动态选择训练样本建立贝叶斯神经网络、误差反馈加权时间序列及风电预测无偏灰色verhulst预测模型；步骤3，分别采用三个预测模型对预测日前10天连续预测；步骤4，分别统计由步骤3所得每组预测数据的相对误差，计算每组相对误差的熵值与变异程度系数，计算权重系数；步骤5，采用三个预测模型分别对预测日进行风电功率预测，获得三组预测数据；步骤6，将权重系数与步骤5得到的三组预测数据组合预测，获得风电短期功率预测结果。本发明解决了组合预测权重系数确定问题，能够提高风电功率预测精度。