公开(公告)号：CN118783430A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410919899.0

申请日：2024-07-10

Applicant: 贵州大学

Inventor： 杨靖 ,  罗潇远 ,  张靖 ,  余珮嘉 ,  覃涛 ,  屈冲 ,  颜玥涵

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明提出了一种基于改进猎人猎物优化算法与VMD‑LSTM的超短期风电功率预测方法，包括：获取风电场的风电功率历史数据；对所述风电功率历史数据进行分解，获取若干数据子序列，其中，所述数据子序列具有K个不同频率尺度；基于所述风电功率历史数据，对风电功率预测模型进行训练，获取最终的风电功率预测模型；其中，所述风电功率预测模型基于LSTM模型构建，并在训练过程中，利用改进后的猎人猎物优化算法，对LSTM模型进行参数寻优；基于所述最终的风电功率预测模型进行超短期风电功率预测。本发明能够提高超短期风电功率预测的精度。