基于激光雷达的风电场超短期功率预测优化方法

本发明提供一种基于激光雷达的风电场超短期功率预测优化方法，利用激光雷达扫描风电场区域，基于相干多普勒测风原理获取风速风向数据。采用EMD与ARCH相结合的算法进行风速外推预测，先运用EMD分解风速时间序列，再针对各本征模态函数建立ARCH模型，最后组合预测结果得到超短期风速。然后，用SVR与GA相结合的算法进行功率初步预测，SVR建立输入参数与功率输出的非线性关系，GA优化SVR参数。之后，基于FNN算法对初步预测结果进行处理订正，将激光雷达预测风速和初步功率预测值输入模糊神经网络，提高预测准确性。再按照规范要求对订正结果进行精度评估，不达标则调整参数或改进方法。当精度达标后，输出未来3‑5小时内的风电功率预报时间序列功率值。