本發明公開一種基于經驗小波變換EWT與改進高斯過程回歸GPR的新能源出力短期預測方法,包括以下步驟:1)采用EWT技術將原始風電功率序列分解為一系列特征互異的經驗模式;2)對不同經驗模式序列進行零均值化處理;3)對每個經驗模式建立GPR模型,并采用和聲搜索HS算法求解模型超參數,即建立改進的HS?GPR預測模型;4)將不同模型預測結果疊加,獲得最終短期風電功率預測值。本發明提供的EWT自適應信號處理方法抗噪性強、計算量小。同時,采用HS算法優化求解模型參數,有效避免了人工經驗設置的不足,提高了短期風電功率預測精度,能夠較好解決電力系統短期風電功率預測問題。
聲明:
“基于經驗小波變換與改進高斯過程回歸的新能源出力短期預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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