公开(公告)号：CN119561047B

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510095801.9

申请日：2025-01-22

Applicant: 济南大学

Inventor： 彭峰 ,  常馨 ,  张国煜 ,  崔晓军 ,  吴冰 ,  梁墩友

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/211 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/25 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本申请公开了一种基于多模型融合的风电功率预测方法、系统及设备，涉及风电预测技术领域，通过结合皮尔逊相关系数、冰霜优化算法优化变分模态分解模型、CNN‑ASSA‑Informer模型和分位数回归，实现了短期风电功率预测的非参数化概率预测，通过优化算法处理复杂的时序数据，解决了时序数据中不同频率成分与风电功率之间的复杂关系。并构建相应的预测区间，提高了风电功率预测的精度和置信度，能够为区域风电调度、可再生能源集成与电力市场提供更加可靠的风电功率预测结果。

公开(公告)号：CN119561047A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202510095801.9

申请日：2025-01-22

Applicant: 济南大学

Inventor： 彭峰 ,  常馨 ,  张国煜 ,  崔晓军 ,  吴冰 ,  梁墩友

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/211 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/25 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本申请公开了一种基于多模型融合的风电功率预测方法、系统及设备，涉及风电预测技术领域，通过结合皮尔逊相关系数、冰霜优化算法优化变分模态分解模型、CNN‑ASSA‑Informer模型和分位数回归，实现了短期风电功率预测的非参数化概率预测，通过优化算法处理复杂的时序数据，解决了时序数据中不同频率成分与风电功率之间的复杂关系。并构建相应的预测区间，提高了风电功率预测的精度和置信度，能够为区域风电调度、可再生能源集成与电力市场提供更加可靠的风电功率预测结果。