一种基于FEEMD-GWO-GCF的短期风速预测方法

本发明公开了一种基于FEEMD‑GWO‑GCF的短期风速预测方法，包括以下步骤：S1、获取风电场历史风速数据，并对其进行预处理得到风速序列数据集；S2、基于FEEMD算法，按照时间序列将风速序列数据集分为多个子序列，对子序列进行基于分形维数的集合经验模态分解，得到多个模态分量；S3、基于全参数连分式模型和反差商，构建任一个子序列的通用连分式模型；S4、建立GCF模型，基于AIC确定模型的最佳阶数，根据GWO对模型结构参数进行优化；S5:将所有子序列代入GCF模型预测，得到各子序列的预测值；S6:对各子序列的预测值进行叠加，得到最终预测结果。本发明的预测方法，其准确性较高，能够降低大规模风电并网的不利影响和运行成本，维持电力系统的稳定运行及实时调度。