摘要
本发明属于新能源场站功率预测技术领域,具体涉及新能源场站功率区间预测方法。针对现有新能源场站功率区间预测方法的预测准确精度具有提升空间的不足,本发明采用如下技术方案:新能源场站功率区间预测方法包括:构建VMD‑SA‑TCN‑BiLSTM‑KDE预测模型;获取风电场场站的历史输出功率数据,预处理后输入SA‑TCN‑BiLSTM进行训练,预处理包括采用VMD对数据进行分解;将预处理后的部分历史输出功率数据输入训练后的SA‑TCN‑BiLSTM,得到预测结果;对预测误差进行KDE核密度估计,根据预测结果和预测误差得到风电场场站的历史输出功率预测区间。本发明的有益效果是:具有更高的预测精度。
技术关键词
功率区间预测方法
新能源场站
预测误差
概率密度函数
模态分解方法
累积分布函数
BiLSTM模型
双向长短期记忆网络
功率预测技术
动态权重分配
序列
高斯核函数
训练集数据
指标
量化误差
注意力机制
表达式
时序
覆盖率