一种基于相似图识别的风电超短期功率集合预测方法

本发明公开了一种基于相似图识别的风电超短期功率集合预测方法，采用K‑means方法对历史数据集中的异常历史数据进行剔除，并基于k邻近值法填充剔除的历史数据的异常值；基于相似图识别方法筛选待预测日的相似日，作为风电功率超短期预测模型的样本数据；基于灰色关联分析法筛选关键气象因素，作为风电功率超短期预测模型中的气象因素；基于WRF模式进行动力降尺度处理，采用多模式加权集合平均法得到风电站未来关键气象数据；基于Informer构建风电功率超短期预测模型对风电功率进行超短期预测。能够准确识别各个气象变量对风电功率的影响，有助于提高预测精度，进而实现超短期的风电功率预测。