一种基于自适应误差修正的远海风电功率预测方法及系统

本发明属于功率预测技术领域，具体涉及一种基于自适应误差修正的远海风电功率预测方法及系统。该方法包括：首先利用皮尔逊相关系数筛选初步风电数据集中与功率变化具有高相关性的气象特征，同时利用EEMD对功率数据进行模态分解形成多模态功率数据集，将气象特征和多模态功率数据集融合形成风电扩增数据集；最后，将扩增风电数据集输入到基于残差连接和注意力机制改进的GRU模型中。通过这种融合模态分解和机器学习的短期风电功率组合预测模型，合理处理预测过程中所产生的误差，提高远海风电功率预测的精度及其预测结果的可信度，有利于提高电力系统运行的稳定性，为其资源分配提供助力，有利于电力系统日后的持续性发展。