发明专利已授权

基于概率预测模型的短期风电功率预测方法

📄 申请号：CN202110517888.6 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-05-12

公开号

CN113193556A

公开日

2021-07-30

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H02J3_00

IPC 分类号

H02J3_00

技术画像

所属领域

风电功率预测风电功率预测概率预测时间序列预测

应用场景

电力系统调度, 新能源并网, 电力市场运营, 风力发电场运行管理

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摘要

本发明提出一种基于概率预测模型的短期风电功率预测方法，即：1)由变分模态分解将风电功率历史数据分解为多个分量，针对每一维分量分别建立泄露积分型回声状态网络模型进行训练预测，将各个预测结果进行重构，得到风电功率点预测值；2)应用回声状态分位数回归网络对点预测的残差进行建模，得到不同分位数条件之下的残差预测值；3)将点预测值与残差预测值进行整合，在点预测的基础上由残差预测进一步提高预测精度，得到风电功率的概率预测值。本发明针对风电功率具有随机性、波动性特点，结合点预测模型与残差预测模型，得到概率预测模型，对风电功率进行精准的预测，对确保电力系统安全、经济、稳定的运行具有重大意义。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230203

✅ 授权

20210817

?? 实质审查的生效：

20210730

📄 公开

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