公开(公告)号：CN115618734A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211319677.2

申请日：2022-10-26

Applicant: 东南大学

Inventor： 在军 ,  葛佳成 ,  徐俊俊 ,  徐东亮

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/25 ,  G06N3/04 ,  G06N5/00 ,  G06N3/08 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明属于公开了一种基于集成学习的风机短期出力预测方法，涉及风电功率预测技术领域，包括：获取风机出力历史数据，使用孤立森林算法对异常值进行检测，并根据风速与功率的区间关系对异常值进行修复；建立TCN‑GRU，LightGBM预测模型，划分数据分别对预测模型进行训练和验证，同时对预测值进行数据矫正；对数据矫正后的预测模型的预测值进行融合，得到最终的风机出力预测结果，不仅在预测精度上有优势，且能够有效抑制坏数据对预测的影响。