一种基于时间序列突变误差校正的风速预测方法

授权

摘要

本发明属于风力发电技术，具体涉及一种基于时间序列突变误差校正的风速预测方法，首先利用经验模态分解与局部均值分解分别将风速数据分解为相对平稳的一系列分量，采用GWO‑SVM对分量分别进行预测得到分量的预测结果，整合所有分量的预测结果后得到了原始风速数据的预测结果；然后，针对预测存在的误差，进行了误差类型的分类和分析，对风速预测结果进行误差校正，该方法可以显著地减小风速预测的误差，从而提供高精度的风力发电功率预测，有利于电网及时调整电力调度计划，提高风能资源的高效利用，降低电网运行成本，降低风电接入电网时对电网产生的影响，对风力发电的发展具有积极重要的意义。

基本信息

专利标题：

一种基于时间序列突变误差校正的风速预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111222707A

申请号：

CN202010031290.1

公开（公告）日：

2020-06-02

申请日：

2020-01-13

授权号：

CN111222707B

授权日：

2022-04-29

发明人：

黄文聪张隽怡谢博张宇常雨芳陈润段群龙李金榜吴锋

申请人：

湖北工业大学

申请人地址：

湖北省武汉市洪山区南李路28号

代理机构：

武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：

彭艳君

优先权：

CN202010031290.1

主分类号：

G06Q10/04

IPC分类号：

G06Q10/04 G06Q50/06 G06N20/10 G06N3/00