一种基于时序信号分解的风电功率预测方法及系统

本发明公开了一种基于时序信号分解的风电功率预测方法及系统，方法包括：构建Tvf_EMD风电功率数据分解模型，并采用预设的ICPO算法对Tvf_EMD风电功率数据分解模型的参数进行优化，得到目标Tvf_EMD分解模型；根据目标Tvf_EMD分解模型对获取的风电功率数据进行分解，得到子分量，并计算分解后各个子分量的样本熵，将相似子分量合并，得到至少一个目标子分量；计算至少一个目标子分量的Hurst指数，并判断某一目标子分量的Hurst指数是否大于预设阈值；若不大于预设阈值，则采用CNN‑LSTM模型对某一目标子分量进行预测，否则采用ARIMA模型对某一目标子分量进行预测；将所有目标子分量的预测结果相加，即得到风电功率预测值。缓解了风电采样数据中噪声对预测性能的影响。