一种超短期风电功率预测方法

本发明属于风电功率预测技术领域，具体公开了一种超短期风电功率预测方法，包括以下步骤：S1、获取原始风电序列；S2、采用CEEMDAN信号分解算法，将风电功率信号分解为一系列子信号；S3、采用改进的奇异谱分析算法SSA对IMF1分量进行去噪声并重构；S4、分别计算每个分量的排列熵，并根据排列熵将分量分为高、中、低频率，将高频合并在一起，中、低频合并在一起；S5、将数据送入搭建好的TCN‑GRU预测网络，并将两个预测网络的结果进行叠加得到最终预测结果。本发明采用上述的一种超短期风电功率预测方法，模型的预测性能优于传统模型和基于TCN的其他模型，实现了风电场功率的高精度、稳定性强的预测，为风电场运行管理提供决策支持。