[发明专利]一种基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法及系统，其中该方法包括：对待预测量时间序列进行标准正态化处理，并对标准正态化处理后的数据进行非线性聚合度计算，以考察给定的动态系统的非线性程度；采用粒子群优化算法，计算最优嵌入维数E和延迟时间τ；进一步地，对待预测量时间序列进行相空间重构；构建经验动态模型，在重构相空间内采用单纯形投影法对给定的动态系统进行预测，得到待预测量的预测结果。预测结果显示，采用基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法可实现对风力发电动态过程完全依据数据的客观描述，显著提升了概率预测的有效性。

主权项

1.一种基于经验动态建模的风电功率超短期概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)、基于待预测量时间序列数据考察给定动态系统的非线性程度；步骤(2)、计算待预测量时间序列的最优嵌入维数E和延迟时间τ；步骤(3)、根据最优嵌入维数E和延迟时间τ，对待预测量时间序列进行相空间重构；步骤(4)、构建经验动态模型，在重构相空间内对给定的动态系统进行预测，得到待预测量的预测结果。