[發明專利]一種基于經驗小波變換與高斯過程回歸的新能源出力短期預測方法

在審

• 申請號: 201710671625.4
• 申請日: 2017-08-08
• 公開（公告）號: CN107341581A
• 公開（公告）日: 2017-11-10
• 發明（設計）人: 袁伯軍;衛志農;封慶;余利斌;錢雪峰;孫國強;臧海祥;周亦州
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力公司鹽城供電公司;國網江蘇省電力公司;國家電網公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/14
• 代理公司: 蘇州市港澄專利代理事務所(普通合伙)32304
• 代理人: 馬麗麗

1.一種基于經驗小波變換與高斯過程回歸的新能源出力短期預測方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)獲取實測風電場功率數據，并對原始序列數據進行異常值檢測與修正，避免異常值對模型參數估計造成的不良影響；

(2)采用EWT自適應信號處理技術將原始風電功率序列分解為一系列特征互異的經驗模式；

(3)對不同經驗模式序列進行零均值化預處理；

(4)針對不同經驗模式序列特征，建立高斯過程回歸預測模型，并求解模型超參數；

(5)獲得每個經驗模式預測結果，并將各分量預測結果疊加獲得最終的短期風電功率預測值。

2.根據權利要求1所述的一種基于經驗小波變換與高斯過程回歸的新能源出力短期預測方法，其特征在于，所述步驟(2)中的EWT方法本質上是根據信號頻譜特性選擇的一組帶通濾波器，從而自適應地從原始信號中篩選出調幅-調頻成分，其具體計算過程為：

步驟(2.1)：為了確定帶通濾波器的頻率范圍，首先對信號的Fourier譜進行自適應分割，定義Fourier支撐為[0,π]并假定將其分割成N個連續部分，令Λ_n＝[w_n-1,w_n]表示各分割片段邊界，其中：n＝1,2,L,N，w₀＝0,w_N＝π，w_n選取為信號Fourier譜相鄰兩個極大值點之間的中點，顯見

步驟(2.2)：以每個w_n為中心，定義寬度為T_n＝2τ_n的過渡區域；

步驟(2.3)：在分割區間Λ_n上，定義經驗小波為每個Λ_n上的帶通濾波器，并根據Meyer小波構造方法構造經驗小波，構造的經驗小波函數為

ψ^n(w)=1wn+τn≤|w|≤wn+1-τn+1cos[π2β(12τn+1(|w|-wn+1+τn+1))]wn+1-τn+1≤|w|≤wn+1+τn+1sin[π2β(12τn(|w|-wn+τn))]wn-τn≤|w|≤wn+τn0otherwise]]>

經驗尺度函數為

φ^n(w)=1|w|≤wn-τncos[π2β(12τn(|w|-wn+τn))]wn-τn≤|w|≤wn+τn0otherwise]]>

式中：τ_n＝γw_n；在時，保證了為緊框架，函數β(x)定義為β(x)＝x⁴(35-84x+70x²-20x³)；

步驟(2.4)：原始信號被重構為

x(t)=Wxϵ(0,t)*φ1(t)+Σn=1NWxϵ(n,t)*φn(t)]]>

式中：*為卷積運算，為逼近系數，為x(t)的經驗小波變換，經驗模式x_k(t)定義為