公开(公告)号：CN118232341A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410470245.4

申请日：2024-04-18

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 张志艳 ,  邓澳博 ,  赵海亮 ,  李建勇 ,  杨唐毅格 ,  杨小亮 ,  郭磊磊 ,  张国华 ,  张雪锋

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提出了一种基于EMD‑KPCA‑BiLSTM‑ATT模型的风电功率预测方法，其步骤为：首先，使用EMD对实验样本数据进行分解，得到一系列IMF分量和残差分量；其次，利用KPCA算法计算各IMF分量的贡献率进行降维处理，降维后的特征数据形成新的数据集；对新的数据集中的数据进行归一化处理后再划分为训练集和测试集；然后，利用训练集数据对BiLSTM‑ATT组合预测模型进行学习训练，对比预测结果，确定达到目标准确率的超参数，进而得到最优预测模型；最后，利用测试集数据对最优预测模型进行测试，得到待预测的风电功率，并对预测效果进行评价。本发明降低了外部环境因素对预测结果的影响，解决了时间序列的长时依赖问题，提高了预测精度。