公开(公告)号：CN113343590B

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202110772591.4

申请日：2021-07-08

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 王旭光 ,  张可 ,  苏杰 ,  任欢

IPC: G06F30/27 ,  G06F113/06 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提出了一种基于组合模型的风速预测方法及系统，涉及风力发电风速预测领域，该方法包括：采集历史风速数据，构建原始风速数据集；利用变分模态分解算法将所述原始风速数据集的风速时间序列分解为N个模态分量；所述N个模态分量包括K个固有模态分量和1个残余分量；将各个所述模态分量分别单独输入到预先训练好的改进Transformer模型中进行预测，得到所述固有模态分量的预测结果和所述残余分量的预测结果；将所述固有模态分量的预测结果和所述残余分量的预测结果进行叠加，得到最终的风速预测结果。通过将变分模态分解法和Transformer模型进行组合，可有效提升风速预测的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN113343590A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110772591.4

申请日：2021-07-08

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 王旭光 ,  张可 ,  苏杰 ,  任欢

IPC: G06F30/27 ,  G06F113/06 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提出了一种基于组合模型的风速预测方法及系统，涉及风力发电风速预测领域，该方法包括：采集历史风速数据，构建原始风速数据集；利用变分模态分解算法将所述原始风速数据集的风速时间序列分解为N个模态分量；所述N个模态分量包括K个固有模态分量和1个残余分量；将各个所述模态分量分别单独输入到预先训练好的改进Transformer模型中进行预测，得到所述固有模态分量的预测结果和所述残余分量的预测结果；将所述固有模态分量的预测结果和所述残余分量的预测结果进行叠加，得到最终的风速预测结果。通过将变分模态分解法和Transformer模型进行组合，可有效提升风速预测的准确性和可靠性。