一种基于多模型协同融合的海上风电功率预测方法及装置

本发明公开了一种基于多模型协同融合的海上风电功率预测方法及装置，所述方法包括：获取海上风电功率的历史数据及原始复杂环境数据；利用多元联合模态分解对多变量数据进行分解，将信号分解为若干个不同频率的模态分量IMFS，引入互信息熵将模态分量数据集划分为高频和低频分量；通过广义S变换，获取每个模态分量的时频图特征；建立VTransformer和TiDE预测模型分别对高频分量和低频分量进行预测，并使用改进的牛顿拉夫逊算法INRBO对模型超参数进行优化；并利用INRBO算法对两个模型的预测结果进行加权融合，采用扩展卡尔曼滤波模型EKF对加权后的结果进行误差校正，得到最终预测结果。本发明能够提高海上风电功率预测的精度，优化电网调度与海上风电场的运营。