摘要
一种基于EIG模型的风电场出力预测方法,属于风电场出力预测领域。该方法包括:获取目标风电场历史出力数据集,处理缺失数据并归一化;构建数据样本集矩阵,以某时刻出力及过去一段时间历史出力分别作为输出值和输入值;训练基础预测模型得到初步预测结果;通过初步结果与实际输出的差值训练误差预测模型;组合两模型形成EIG预测模型,输入待预测时刻前的历史数据得到预测结果,更新输入可获取未来任意时间段结果。本发明通过数据处理、模型训练及误差补偿,提升了风电场出力预测准确性,能减小并网冲击,保障电力系统稳定运行。
技术关键词
出力预测方法
数据
误差预测
GRU模型
样本
三次样条插值法
矩阵
信号
预测误差
保障电力系统
曲线
归一化方法
时间段
多项式
节点
基础
连续性
预测系统
处理器
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
评估预警方法
机器学习模型
高风险
风险评估模型
变量
气力输灰管道
能耗优化方法
传感器组
气流
管道运行状态
装备维修保障
效能评估模型
效能评估方法
BP神经网络
平均故障间隔时间