一种短期风电功率非参数概率预测方法

摘要

本发明实施例公开了一种短期风电功率非参数概率预测方法，包括，构建每个前瞻时段的SVM预测模型和SBC预测模型；将风电功率预测所需数据输入SVM预测模型，得到每个前瞻时段的风电功率预测值；将误差分布预测所需数据输入SBC预测模型，得到每个前瞻时段的预测误差条件概率；利用D‑S证据理论对预测误差条件概率进行整合，其中设计风电功率的分布范围约束，得到每个前瞻时段的预测误差的整体概率分布；将风电功率预测值与预测误差概率分布叠加，得到每个前瞻时段的风电功率概率分布。本发明基于稀疏贝叶斯架构构建，具有高稀疏性，确保了模型的泛化能力与计算速度,且系统地计及了风电场输出功率的边界约束，使预测结果更加符合实际。