一种基于集成学习的风电功率预测方法

本发明提出一种基于集成学习的风电功率预测方法。该方法由N个相同的平行系统构成。首先将风电场原始数据输入系统I中的BERT模型进行训练与预测，得到BERT模型的风电功率预测结果。然后将该预测结果与风电场原始数据一起分别输入不同的基础学习器进行训练与预测，再将不同基础学习器的预测结果输入元模型之中进行训练与预测，得到系统I的风电功率预测结果。其余系统的训练与预测方法与上述方法相同。最后将不同系统的风电功率预测结果与当日风电功率实际值进行对比，取预测结果最精确的系统的预测结果作为未来14天的风电功率预测值。该方法能够提高风电场风电功率的预测精度。