CN114444755A - 一种风电短期功率预测方法、装置及可读存储介质 - Google Patents

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CN114444755A CN202111408490.5A CN202111408490A CN114444755A CN 114444755 A CN114444755 A CN 114444755A CN 202111408490 A CN202111408490 A CN 202111408490A CN 114444755 A CN114444755 A CN 114444755A
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Abstract

本发明提供一种风电短期功率预测方法，包括以下步骤：采集风电场的运行数据，且按照季节让所述运行数据分为四组；对所述运行数据进行清洗；对清洗后的数据进行变分模态分解；将分解后的数据进行归一化处理，构造训练数据和验证数据；选择与所述风电场每天的功率最相关的特征；建立不同季节下的风电场功率的ELM模型，对于所述ELM模型中的初始权重和阈值，选用改进的蝙蝠算法进行优化；训练所述ELM模型；基于所述ELM模型预测所述风电短期功率。本发明使用改进的蝙蝠算法优化ELM的权重和偏置相比传统ELM预测风电功率的方法，能够有效提升风电短期功率预测的准确率。

Description

一种风电短期功率预测方法、装置及可读存储介质
技术领域
本发明涉及风电短期功率预测，更具体的是一种基于VMD和ELM相结合的风电短期功率预测方法。
背景技术
由于火力发电机组的高污染程度及其对环境的负面影响，风能、太阳能、波浪能等可再生能源现已被认真考虑为电能的可行替代能源。在上述资源中，风力发电在电力系统中增长率最高。风电场的发电量影响着电力系统的规划、调度和调度。但由于风速随机性大、波动性和间歇性较强的特点，容易对电网的安全和稳定运行造成巨大的影响。风速过大直接影响风电穿越功率较大时，将严重影响电力系统的安全。在实际风电并网与电力系统调度中，可靠的风电功率预测既可降低风电波动性对经济性的影响，又能保证风电接入后电力系统运行的安全性和稳定性。因此风力发电的预测是一个很大的挑战，一个准确的风电功率预报对系统操作人员具有重要意义。
发明内容
针对现有技术的技术问题，本发明拟提出一种基于VMD和ELM相结合的风电短期功率预测方法，具体地，本发明的技术方案如下：
一种风电短期功率预测方法，包括以下步骤：
采集风电场的运行数据，且按照季节让所述运行数据分为四组；
对所述运行数据进行清洗，所述清洗包括对四组数据进行空缺值以及异常数值处理；
对清洗后的数据进行变分模态分解，所述变分模态分解是对每一天的数据进行分解，分解为不同的模式；
将分解后的数据进行归一化处理，构造训练数据和验证数据；
选择与所述风电场每天的功率最相关的特征，所述选择基于GSO特征选择方法进行；建立不同季节下的风电场功率的ELM模型，对于所述ELM模型中的初始权重和阈值，选用改进的蝙蝠算法进行优化；
训练所述ELM模型；
基于所述ELM模型预测所述风电短期功率。
可选地，所述改进的蝙蝠算法是在基础蝙蝠算法中引入差分进化算法用于更新蝙蝠群体的位置。
可选地，所述优化过程中选用适应度为均方根误差，其中RMSE的公式如下：
Figure RE-GDA0003551053540000021
其中yi为真实风电功率，y′i为经ELM预测的风电功率，N为预测的风电功率点数。
可选地，所述构造训练数据和验证数据包括将前一周的功率历史数据作为训练数据的输入，将一周后一天的风力发电数据作为训练数据的输出。
可选地，训练所述ELM模型过程中，将最后一天的预测的风电功率和风电功率的真实值的RMSE作为适应度函数，用于优化ELM的初始权重和阈值。
可选地，所述基于GSO特征选择方法包括：
选择变分模态分解处理后特征与原数据相关性强的数据作为ELM的训练数据；
Figure RE-GDA0003551053540000022
其中
Figure RE-GDA0003551053540000023
为向量的输入第k个特征Xk与输出目标Y的夹角，N为所有特征的个数， <Xk，Y>为与的内积；如果输出Xk与输入Y完全成比例，则为零；反之，如果输出Y与输入Xk完全不相关，则为π/2。
可选地，所述采集风电场的运行数据包括采集风电场的输出功率数据，数据间隔为15 min。
可选地，所述清洗采用插补法。
本发明还提出一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储单元，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，能使得所述一个或多个处理器实现本发明所提出的风电短期功率预测方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能实现本发明所提出的风电短期功率预测方法。
本发明有益效果：
本发明提供一种有效的提取风电功率特征的方法，使用改进的蝙蝠算法优化ELM的权重和偏置相比传统ELM预测风电功率的方法，能够有效提升风电短期功率预测的准确率。
附图说明
图1为本发明其中一实施例的风电短期功率预测方法示意图；
图2为本发明其中一实施例的极限学习机结构示意图；
图3为本发明其中一实施例的电子设备结构示意图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
本发明针对现有技术的缺陷，拟解决以下几个问题：
(1)如何对风电功率的数据进行特征提取；
(2)如何构造训练模式
(3)如何对风电功率进行预测。
如图1所示，本发明所提出的基于VMD和ELM相结合的风电短期功率预测方法，包括以下步骤：
S1：采集风电场的运行数据，本实施例例如选择某50MW的风电场的输出功率数据，其中数据间隔为15min，将全年数据分为春、夏、秋、冬四个季度。
S2：对所述运行数据进行清洗，所述清洗包括对四组数据进行空缺值以及异常数值处理；对原始四个季度的风电功率数据进行预处理，采用插值法对异常数据进行剔除、对空缺数据进行填补。
S3：对清洗后的数据进行变分模态分解，所述变分模态分解是对每一天的数据进行分解，分解为不同的模式。
S4：将分解后的数据进行归一化处理，构造训练数据和验证数据；例如：将前一周的功率历史数据作为训练数据的输入。对于一周后一天的风力发电数据作为训练数据的输出，这样，训练输入矩阵的每一列都是历史数据的时间序列。
S5：选择与所述风电场每天的功率最相关的特征，具体地，例如基于GSO特征选择方法进行；选择VMD处理后特征与原数据相关性强的数据作为ELM的训练数据。
Figure RE-GDA0003551053540000041
其中
Figure RE-GDA0003551053540000042
为向量的输入第k个特征Xk与输出目标Y的夹角，N为所有特征的个数， <Xk，Y>为与的内积。如果输出Xk与输入Y完全成比例，则为零；反之，如果输出Y与输入Xk完全不相关，则为π/2。
S6：建立不同季节下的风电场功率的ELM模型，对于所述ELM模型中的初始权重和阈值，选用改进的蝙蝠算法进行优化；并使用预测值与实际值的均方根误差作为适应度函数。
S7：训练所述ELM模型；
S8：基于所述ELM模型预测所述风电短期功率。
具体地：
变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)是一种自适应信号处理方法，其在EMD和局部均值分解(Local Mean Decomposition，LMD)基础上有效减少了模态混叠现象，具有较好的理论基础。VMD整体框架是变分问题，据预设模态分量个数对原始信号p进行分解，得到本征模态函数。
Figure RE-GDA0003551053540000043
式中，{u}为分解得到的K个模态分量，{u}＝{u1，…，uk}；{ω}为各模态的中心频率， {ω}＝{ω1，…，ωk}；k＝1，2，3，...，K。
通过引入拉格朗日乘子λ(t)和二次惩罚因子α，将约束变分问题变为非约束变分问题。其中α保证信号在高斯噪声存在情况下的重构精度，λ(t)使得变分问题的求解保持严格的约束性。延伸后的拉格朗日表达式如下：
Figure RE-GDA0003551053540000044
采用乘法算子交替方向求解上式，通过交替更新
Figure RE-GDA0003551053540000045
和
Figure RE-GDA0003551053540000046
寻求延伸拉格朗日的“鞍点”。新
Figure RE-GDA0003551053540000047
和
Figure RE-GDA0003551053540000048
更新为
Figure RE-GDA0003551053540000051
Figure RE-GDA0003551053540000052
Figure RE-GDA0003551053540000053
其中：
Figure RE-GDA0003551053540000054
相当于当前剩余量的
Figure RE-GDA0003551053540000055
维纳滤波；
Figure RE-GDA0003551053540000056
为当前模态函数功率谱的重心；对
Figure RE-GDA0003551053540000057
进行傅里叶逆变换，其实部则为{uk(ω)}。
基于Gram-Schmidt正交化的特征选择方法
GSO过程是一种简单的前向选择方法，它可以根据特征与目标的正交性对特征进行排序。假设表示了M个模式的第k个特征Xk＝[xk1，xk2，...，xkM]T，Y＝[y1，y2，...，yM]T表示输出目标的向量。为了选择与输出最优相关的特征，计算每个输入特征Xk与目标夹角的余弦值Y作为评价标准：
Figure RE-GDA0003551053540000058
其中
Figure RE-GDA0003551053540000059
为向量的输入第k个特征Xk与输出目标Y的夹角，N为所有特征的个数，<Xk，Y> 为与的内积。如果输出Xk与输入Y完全成比例，则为零；反之，如果输出Y与输入Xk完全不相关，则为π/2。因此，在迭代过程中，将上述评价准则最大化的特征作为与目标最相关的特征。
正交化的特征选择的流程是在选择下一个特征时，将输出向量和所有其他候选特征映射到所选特征的零空间，然后用新的数据更新输入特征和输出向量。排序过程重复进行，直到所有候选特征被排序完毕，或者满足预定的停止条件。
蝙蝠算法(Bat Algorithm，BA)是Xin-she Yang在2010年提出的一种新型群智能优化算法。其模拟自然界中蝙蝠的回声定位行为，在搜索过程中不断调整搜索频率，加快了算法的收敛速度。同时，蝙蝠个体通过调节声波脉冲频度和脉冲响度的变化来协调算法的探索与开采，增强了算法的搜索能力和鲁棒性，此外，它还具有模型简单、潜在的并行性和分布式等特点。蝙蝠算法自提出以来备受广大学者的关注，经过近几年的研究，其理论和应用得到了很大的发展。
算法的思想是利用微型蝙蝠的一些超声波特征研究出新的启发式算法，其基于以下理想规则：
(1)所有的蝙蝠判断食物和障碍物之间的差异采用的是回声定位的方法；
(2)在位置xi处每只蝙蝠以速度vi进行随机飞行，并采取不同的频率fi和音强Ai对猎物进行搜索。它们会根据接近目标的程度自动调整所发出脉冲频率，脉冲频率f的范围是[fmin，fmax]；
(3)虽然脉冲响度在不同形式下变化不同，但这里假设其响度是随着代数的增大而减小的，从最大值Amax减到最小值Amin。
设定义域为D维搜索空间，在t+1时刻蝙蝠i的速度及位置更新方式为：
Figure RE-GDA0003551053540000061
Figure RE-GDA0003551053540000062
其中，vt i、
Figure RE-GDA0003551053540000063
分别表示蝙蝠个体i在t和t+1时刻的飞行速度；xt i、
Figure RE-GDA0003551053540000064
分别表示蝙蝠个体i在t和t+1时刻的位置；x*代表全局最优位置。频率fi为蝙蝠个体i在搜索时的脉冲频率，其定义如下：
fi＝fmin+(fmax-fmin)·B
其中，β是介于[0，1]之间的随机数。
为了使算法具有更好的搜索性能，蝙蝠算法设计了如下的局部搜索方式：
Figure RE-GDA0003551053540000065
其中，ε是介于[-1，1]之间的随机数，
Figure RE-GDA0003551053540000066
为蝙蝠在t时刻的平均响度。
蝙蝠在搜索猎物初期所发出的声波脉冲音强较大，且具有较小的频度，可以进行大范围搜索，当发现猎物后就减小脉冲音强和增大脉冲频度，从而更加准确定位猎物位置。用下列公式来模拟这一搜索过程。
Figure RE-GDA0003551053540000067
Figure RE-GDA0003551053540000068
其中，
Figure RE-GDA0003551053540000069
为最大脉冲频度，
Figure RE-GDA00035510535400000610
为蝙蝠在t+1时刻的脉冲频度；
Figure RE-GDA00035510535400000611
分别为t和t+1 时刻发出的脉冲音强；γ和α分别是脉冲频度增加系数和脉冲响度衰减系数，均为大于零的常数。
算法流程：
Step1：确定目标函数并设置种群规模、算法迭代次数等相关参数；
Step2：初始化种群位置
Figure RE-GDA0003551053540000071
和速度
Figure RE-GDA0003551053540000072
按照脉冲频率公式产生每个蝙蝠的脉冲频率fi，初始化脉冲发射频度ri 0和脉冲响度
Figure RE-GDA0003551053540000073
并计算适应值，找出种群最优个体；
Step3：按照公式蝙蝠速度和位置更新公式更新蝙蝠的速度
Figure RE-GDA0003551053540000074
和位置
Figure RE-GDA0003551053540000075
Step4：对于每个蝙蝠个体，产生一个随机数rand1，如果rand1＞ri t，则根据
Figure RE-GDA0003551053540000076
在当前最优个体附近重新扰动生成；
Step5：计算所有蝙蝠个体新位置的适应值；
Step6：对每个蝙蝠个体产生随机数rand2，若
Figure RE-GDA0003551053540000077
且
Figure RE-GDA0003551053540000078
则接受这个新解，并根据频率更新公式和脉冲音强公式调整ri t和
Figure RE-GDA0003551053540000079
Step7：更新全局最优解并判断终止条件，是则输出x*，否则转入Step3。
本实施例对于ELM模型中的初始权重和阈值，选用改进的蝙蝠算法进行优化。
以蝙蝠算法为基本算法，提出的改进蝙蝠算法，以期进一步改善蝙蝠算法性能使其应用范围更广阔。在基础蝙蝠算法中引入差分进化算法的思想用于更新蝙蝠群体的位置，一方面是为了提高蝙蝠算法的遍历性，另外还可以减小蝙蝠算法陷入局部最优解的可能性。
差分进化算法(DE)：
变异：
DE算法通过差分策略实现个体变异，常见的差分策略是随机选取种群中两个不同的个体，将其向量差缩放后与待变异个体进行向量运算，生成新的个体：
Vi(g+1)＝Xr1(g)+F×(Xr2(g)-Xr1(g))
其中，r1，r2和r3是三个随机数，区间为[1，N]之间的随机数，F称为缩放因子，g表示进化代数，xi(g)表示第g代的第i个个体。
通过变异后，第g代种产生一个新的中间种群：
{Vi(g+1)，i＝1，2，...，NP}
交叉：
交叉操作的目的是随机选择个体，因为差分进化也是一种随机算法，交叉操作的方法是，对第g代种群以及其变异的中间种群进行相应个体间的交叉操作。
Figure RE-GDA0003551053540000081
其中，CR称为交叉概率，jrand为区间[1，D]内的随机整数，通过概率的方式随机生成新的个体。这种交叉策略可以保证交叉之后的种群中至少有一个分量由生成的新的中间种群构成。
选择：
在DE中采用的是贪婪选择的策略，根据即选择较优的个体作为新的个体，根据目标函数的大小来选择进入新种群中的个体
Figure RE-GDA0003551053540000082
当蝙蝠种群的位置更新后，引入差分进化算法，生成新的种群位置，使用贪心策略选择适应度值更优的个体作为新一代的种群。
如图2所示，一种基于前馈神经网络构建的机器学习方法，即极限学习机(ExtremeLearning Machine，ELM)，其目的是为了对反向传播算法(Backward Probagation，BP)进行改进，以提高机器学习的效率相较于传统神经网络，ELM在训练过程中，输入权值和隐含层偏置值是随机得到的，输出权值根据输入权值和偏置值的变化而变化。因此，该模型具有泛化能力强、结构简单、易于训练等优点，能够取得较好的预测效果。极限学习机与传统神经网络不同，其网络结构图如2图所示。
对于N个任意不同样本(xi，ti)，其中输入数据量为xi＝[xi1，xi2，...，xiN]T∈Rn，期望输出为 ti＝[ti1，ti2，...，tiN]T∈Rm，定义g(x)为激活函数，
Figure RE-GDA0003551053540000083
为隐含层神经元个数，则标准的SLFNs的数学模型表示为：
Figure RE-GDA0003551053540000084
式中bi为第i个隐含层神经元的偏置值，ωi＝[ωi1，ωi2，...，ωin]T为连接第i个隐含层神经元与输入神经元的权重向量，βi＝[βi1，βi2，...，βim]T为连接第i个隐含层神经元与输出神经元的权重向量。
通常，具有
Figure RE-GDA0003551053540000091
个隐含层神经元和g(x)激活函数的SLFNs输出函数Oj，在隐含层神经元个数与训练集样本个数相等时，对于随机选择的ω和b，SLFNs都可以零误差逼近训练样本，即
Figure RE-GDA0003551053540000092
则N个随机样本的ELM输出函数为
Figure RE-GDA0003551053540000093
将上述公式写成矩阵形式，可表示为
Hβ＝T
H被称为隐含层的输出矩阵，具体形式如下：
Figure RE-GDA0003551053540000094
因此，学习过程进而转为上式中的线性系统的最小二乘解，即隐含层与输出层间的连接权值β可以通过求解以下方程组的最小二乘解获得：
Figure RE-GDA0003551053540000095
其解为
Figure RE-GDA0003551053540000096
其中，H+为隐含层输出矩阵H的Moore-Penrose广义逆矩阵。
在ELM中使用改进的蝙蝠算法对ELM的权重和偏置进行优化，优化过程选用的适应度为均方根误差(RMSE)，其中RMSE的公式如下：
Figure RE-GDA0003551053540000097
其中yi为真实风电功率，y′i为经ELM预测的风电功率，N为预测的风电功率点数。
实施例1：
选择某50MW的风电场的输出功率数据，其中数据间隔为15min，将全年数据分为春、夏、秋、冬四个季度，对原始四个季度的风电功率数据进行预处理，采用插值法对异常数据进行剔除、对空缺数据进行填补。
对数据进行变分模态分解，将风电历史数据分解为不同的模式。
将分解后的数据进行归一化处理。并且，构造训练数据和验证数据，将前一周的功率历史数据作为训练数据的输入。对于一周后一天的风力发电数据作为训练数据的输出，这样，训练输入矩阵的每一列都是历史数据的时间序列。
由于输入矩阵的维数会影响ELM的预测精度，因此需要消除冗余数据。采用基于GSO的特征选择方法选择信息量最大、维数最小的特征子集。
基于GSO的特征选择方法如下，选择VMD处理后特征与原数据相关性强的数据作为ELM 的训练数据。
Figure RE-GDA0003551053540000101
其中
Figure RE-GDA0003551053540000102
为向量的输入第k个特征Xk与输出目标Y的夹角，N为所有特征的个数，<Xk，Y>为与的内积。如果输出Xk与输入Y完全成比例，则为零；反之，如果输出Y与输入Xk完全不相关，则为π/2。
分别建立不同季节下的ELM预测模型，对于ELM中的初始权重和阈值，选用改进的蝙蝠算法对ELM中的初始权重和阈值进行优化，并使用预测值与实际值的均方根误差作为适应度函数。
改进的蝙蝠短发确定了目标函数并设置种群规模、算法迭代次数等相关参数；
初始化种群位置
Figure RE-GDA0003551053540000103
和速度
Figure RE-GDA0003551053540000104
按照脉冲频率公式产生每个蝙蝠的脉冲频率 fi，初始化脉冲发射频度ri 0和脉冲响度
Figure RE-GDA0003551053540000105
并计算适应值，找出种群最优个体；
按照公式蝙蝠速度和位置更新公式更新蝙蝠的速度
Figure RE-GDA0003551053540000106
和位置
Figure RE-GDA0003551053540000107
对于每个蝙蝠个体，产生一个随机数rand1，如果rand1＞ri t，则根据
Figure RE-GDA0003551053540000108
在当前最优个体附近重新扰动生成；
在生成新的蝙蝠种群后，加入差分进化算法，进行变异操作
Vi(g+1)＝Xr1(g)+F×(Xr2(g)-Xr1(g))
其中，r1，r2和r3是三个随机数，区间为[1，N]之间的随机数，F称为缩放因子，g表示进化代数，xi(g)表示第g代的第i个个体。
通过变异后，第g代种产生一个新的中间种群：
{Vi(g+1)，i＝1，2，...，NP}
进行交叉操作；
Figure RE-GDA0003551053540000111
其中，CR称为交叉概率，jrand为区间[1，D]内的随机整数，通过概率的方式随机生成新的个体。这种交叉策略可以保证交叉之后的种群中至少有一个分量由生成的新的中间种群构成。
进行选择操作：在DE中采用的是贪婪选择的策略，根据即选择较优的个体作为新的个体，根据目标函数的大小来选择进入新种群中的个体
Figure RE-GDA0003551053540000112
当蝙蝠种群的位置更新后，引入差分进化算法，生成新的种群位置，使用贪心策略选择适应度值更优的个体作为新一代的种群。
对每个蝙蝠个体产生随机数rand2，若
Figure RE-GDA0003551053540000113
且
Figure RE-GDA0003551053540000114
则接受这个新解，并根据频率更新公式和脉冲音强公式调整ri t和
Figure RE-GDA0003551053540000115
更新全局最优解并判断终止条件，是则输出x，否则转入步骤8。
输出经改进蝙蝠算法寻优得到的ELM的最优权重和偏置
使用训练数据对ELM进行训练，并使用模型进行验证准确度。
如图3所示，本申请实施例还提供一种电子设备900，包括处理器901，存储器902，存储在存储器902上并可在所述处理器901上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器901执行时实现上述风电短期功率预测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述风电短期功率预测实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，计算机可读介质可以是本发明/实用新型的装置、设备、系统中所包含的，也可以是单独存在。
其中，计算机可读存储介质可是任何包含或存储程序的有形介质，其可以是电、磁、光、电磁、红外线、半导体的系统、装置、设备，更具体的例子包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、光纤、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器 (CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件，或它们任意合适的组合。
其中，计算机可读存储介质也可包括在基带中或作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码，其具体的例子包括但不限于电磁信号、光信号，或它们任意合适的组合。
综上：
(1)本发明提供一种有效的提取风电功率特征的方法。
(2)本发明提及的使用改进的蝙蝠算法优化ELM的权重和偏置相比传统ELM预测风电功率的方法，能够有效提升风电短期功率预测的准确率。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种风电短期功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集风电场的运行数据，且按照季节让所述运行数据分为四组；
对所述运行数据进行清洗，所述清洗包括对四组数据进行空缺值以及异常数值处理；
对清洗后的数据进行变分模态分解，所述变分模态分解是对每一天的数据进行分解，分解为不同的模式；
将分解后的数据进行归一化处理，构造训练数据和验证数据；
选择与所述风电场每天的功率最相关的特征，所述选择基于GSO特征选择方法进行；
建立不同季节下的风电场功率的ELM模型，对于所述ELM模型中的初始权重和阈值，选用改进的蝙蝠算法进行优化；
训练所述ELM模型；
基于所述ELM模型预测所述风电短期功率。
2.根据权利要求1所述的风电短期功率预测方法，其特征在于，所述改进的蝙蝠算法是在基础蝙蝠算法中引入差分进化算法用于更新蝙蝠群体的位置。
3.根据权利要求1或2所述的风电短期功率预测方法，其特征在于，所述优化过程中选用适应度为均方根误差，其中RMSE的公式如下：
Figure FDA0003371709250000011
其中yi为真实风电功率，y′i为经ELM预测的风电功率，N为预测的风电功率点数。
4.根据权利要求1所述的风电短期功率预测方法，其特征在于，所述构造训练数据和验证数据包括将前一周的功率历史数据作为训练数据的输入，将一周后一天的风力发电数据作为训练数据的输出。
5.根据权利要求4所述的风电短期功率预测方法，其特征在于，训练所述ELM模型过程中，将最后一天的预测的风电功率和风电功率的真实值的RMSE作为适应度函数，用于优化ELM的初始权重和阈值。
6.根据权利要求1所述的风电短期功率预测方法，其特征在于，所述基于GSO特征选择方法包括：
选择变分模态分解处理后特征与原数据相关性强的数据作为ELM的训练数据；
Figure FDA0003371709250000012
其中
Figure FDA0003371709250000021
为向量的输入第k个特征Xk与输出目标Y的夹角，N为所有特征的个数，<Xk，Y>为与的内积；如果输出Xk与输入Y完全成比例，则为零；反之，如果输出Y与输入Xk完全不相关，则为π/2。
7.根据权利要求1所述的风电短期功率预测方法，其特征在于，所述采集风电场的运行数据包括采集风电场的输出功率数据，数据间隔为15min。
8.根据权利要求1所述的风电短期功率预测方法，其特征在于，所述清洗采用插补法。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储单元，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，能使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1至8中任意一项所述的风电短期功率预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时能实现根据权利要求1至8中任意一项所述的风电短期功率预测方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116777055A (zh) * 2023-06-09 2023-09-19 海南电网有限责任公司电力科学研究院 一种配电网下分布式风电场的功率预测方法
CN117674143A (zh) * 2024-02-01 2024-03-08 西华大学 基于回声脉冲神经p系统的短期光伏功率预测方法及装置

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