基于改进希尔伯特-黄变换的超短期风电功率预测方法及装置

本发明公开一种基于改进希尔伯特‑黄变换的超短期风电功率预测方法及装置，涉及风电功率预测领域，本方法将采集的风电功率数据及风速数据进行处理，获得初始风电功率数据和初始风速数据；将初始风速数据加入白噪声，生成新风速数据进行迭代经验模态分解，获得若干模态分量；将初始风速数据依次减去模态分量获得残差分量；通过希尔伯特变换算法将分量进行转换，获得新序列数据；将新序列数据输入线性网络中进行处理，获得修正后风速数据；基于时序序列轻量自适应网络构建超短期风电功率预测模型；将修正后风速数据及初始风电功率数据输入预测模型进行预测，输出超短期风电功率预测数据。本发明能够使预测风速更接近真实风速，更准确地预测功率。