电力资源预测方法、装置、计算机设备和存储介质

本申请涉及一种电力资源预测方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及电力技术领域。所述方法包括：基于小波变换策略对电力资源序列进行分解，得到平稳序列和非平稳序列；基于预设的随机时间序列模型对平稳序列进行预测，得到第一预测结果；随机时间序列模型包括AR子模型和MA子模型；AR子模型和MA子模型是基于历史电力资源序列对应的自相关函数和偏自相关函数确定的；基于预设的核极限学习机KELM模型对非平稳序列进行预测，得到第二预测结果；KELM模型是基于历史电力资源序列和模拟退火粒子群优化SAPSO策略训练得到的；基于第一预测结果和第二预测结果，得到电力资源序列对应的目标预测结果。采用本方法能够提升电力资源的预测准确性。