基于概率密度函数形状控制的自适应集成风电功率预测方法

本发明提供了基于概率密度函数形状控制的自适应集成风电功率预测方法，基于以下方法实现：采集多维度风机时序数据，通过多元变分模态分解将多维信号分解为K个本征模态分量；利用样本熵(SE)评估各IMF复杂度，合并子模，消除噪声干扰并降低维度；基于重构特征训练自适应模糊神经网络，其参数更新规则通过Lyapunov函数保证全局收敛性；构建PDF形状控制器，实时匹配误差分布与目标形态，通过基准预测器权值重置、PDF控制器带宽自适应更新调节实现误差分布稳态收敛。本发明可广泛应用于电力系统动态安全评估、风电场集群功率调度优化、风光储联合调频控制等新能源管理核心环节，尤其适用于台风、雷暴等极端气象条件下的预测可靠性强化。