基于数据增强和隐藏层增量级联的风功率预测方法及系统

本发明提供一种基于数据增强和隐藏层增量级联的风功率预测方法及系统，方法包括：采集初始样本集并进行预处理，同时划分训练集、验证集和测试集；基于传统RVFL模型，引入隐藏层节点新增机制，构建HLICRVFL模型；利用训练集对HLICRVFL模型进行初步训练；在训练集中添加学生t分布噪声，生成新的训练集，并对新增节点进行训练，原始节点的参数保持不变，不断进行训练直到模型收敛，最后利用最优的模型进行风电功率预测；本发明采用隐藏层增量的训练模式，无需重新训练所有参数，只需训练新增节点，显著降低了计算成本；此外，本发明基于学生t分布进行数据增强，能够生成质量更高的训练样本，进一步提升模型的预测精度。