【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电，尤其涉及一种风电短期功率预测曲线的优化方法和装置。
技术介绍
1、近年来，风力发电作为一种清洁能源得到了迅猛的发展。风电预测能减少弃风和提高电力系统安全稳定运行性，但是，由于新型电力系统中，新能源电站出力存在强波动性，导致巨额偏差考核支出，中风电功率预测曲线的短期预测精度较低，在其并网之后会对电力系统的安全稳定运行造成一定的威胁。
2、鉴于此，本专利技术提供一种风电短期功率预测曲线的优化方法和装置，以缓解现有技术中存在的风电功率预测曲线对短期预测精度较低的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种风电短期功率预测曲线的优化方法和装置，以缓解现有技术中存在的风电功率预测曲线对短期预测精度较低的问题，提高风电功率预测曲线的短期预测精度，从而保证并网后电力系统的安全稳定运行。
2、一方面，本专利技术提供一种风电短期功率预测曲线的优化方法，所述方法包括：获取目标风电机组在预设时段内的历史数据；根据预存的完全噪声辅助聚合经验模态分解算法，对所述历史数...
【技术保护点】
1.一种风电短期功率预测曲线的优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的风电短期功率预测曲线的优化方法，其特征在于，根据预存的完全噪声辅助聚合经验模态分解算法，对所述历史数据进行预处理，得到多个IMF分量，具体包括：
3.根据权利要求1所述的风电短期功率预测曲线的优化方法，其特征在于，迭代计算各分量的残差，直至第K次分解后残差为无法继续分解的单调函数时，结束迭代，以完成对所述历史数据的预处理，具体包括：
4.根据权利要求1所述的风电短期功率预测曲线的优化方法，其特征在于，基于长短期记忆网络，利用改进的粒子群算法对...
【技术特征摘要】
1.一种风电短期功率预测曲线的优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的风电短期功率预测曲线的优化方法，其特征在于，根据预存的完全噪声辅助聚合经验模态分解算法，对所述历史数据进行预处理，得到多个imf分量，具体包括：
3.根据权利要求1所述的风电短期功率预测曲线的优化方法，其特征在于，迭代计算各分量的残差，直至第k次分解后残差为无法继续分解的单调函数时，结束迭代，以完成对所述历史数据的预处理，具体包括：
4.根据权利要求1所述的风电短期功率预测曲线的优化方法，其特征在于，基于长短期记忆网络，利用改进的粒子群算法对模型参数进行优化，得到所述预测模型，具体包括：
5.根据权利要求3所述的风电短期功率预测曲线的优化方法，其特征在于，利用预先构建的经验分布函数对所述初始误差预测曲线进行修订，以得到修订后的误差预测曲...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪渊，吕东，雷增卷，王红野，何俐，杨文婧，刘与之，陈磊，郝玲，陈梦娇，张新城，吕国良，金文昊，刘洋，王允，严国斌，卢昌盛，曾学仁，林雪龙，王一刚，陈燕龙，张瑜，张冰，朱辉，李翠萍，李军徽，
申请(专利权)人：中国三峡新能源集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。