面向特征精细化捕捉的超短期风电功率预测方法

本发明属于风电功率技术领域，且公开了面向特征精细化捕捉的超短期风电功率预测方法，具体步骤如下：S1、数据预处理对数据集的缺失值和异常值进行预处理，确保数据质量。首先，利用梯度提升决策树识别与风电功率相关性最强的气象因素，实现气象特征筛选，其次，结合减法优化器改进的北方苍鹰优化算法优化变分模态分解，对时间序列数据进行精细处理，将其分解为不同频率的成分，以捕捉不同尺度下的动态变化特征，最后，使用I nformer预测模型捕捉时间序列的长期依赖关系，并通过RMSprop优化器对模型进行精细化训练，进一步提高预测的准确性，并进行仿真实验，验证了本申请方法在数据处理及风电功率预测中的准确性和时效性。