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申请/专利权人：国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院;合肥工业大学;国家电网有限公司

摘要：基于模态分解的风电功率预测方法，涉及新能源功率预测领域。解决了现有的风电功率预测方法计算速度和数据要求程度上无法兼容，且传统的单一预测模型普遍存在数据处理能力有限、模型训练效果不佳的问题。本发明应用EEMD方法对n‑1个时刻原始的风电功率数据进行分解，分解成不同频率的信号，通过功率预测模型对不同频率的信号进行不同频率下的下一时刻功率预测，将不同频率下的功率预测结果加权求和进行数据整合，实现风电输出功率的直接预测，并达到较好的预测效果。本发明主要用于对风电厂进行功率预测。

主权项：1.基于模态分解的风电功率预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1、对获取的多个采样时间段内各采样时刻下风电场的历史输出功率进行去噪，并将每个去噪后的采样时间段内的n个时刻下风电场的历史输出功率，按时间顺序进行排列，形成一组历史输出功率序列；步骤2、对各采样时间段所采集的数据进行模态分解处理：利用EEMD方法对各采样时间段内历史输出功率序列数据预处理：根据每个采样时间段内按时间顺序排列的前n-1个时刻下的风电场的历史输出功率，绘制功率变化趋势图，利用EEMD方法对功率变化趋势图中功率曲线进行模态分解，得到不同频率下的风电功率信号分量，并将每个采样时间段所对应的各频率下的风电功率信号分量作为一个训练样本中的输入数据；每个采样时间段内按时间顺序排列的第n个时刻的历史输出功率，作为该采样时间段内所对应的所有训练样本的输出数据；步骤3、将各训练样本中的输入数据作为功率预测模型的输入，其该训练样本中输出数据作为功率预测模型的输出，对功率预测模型进行训练，得到训练后的功率预测模型；步骤4、将待测采样时间段内采集的n-1个时刻下的风电场的输出功率进行模态分解处理，得到该待测采样时间段内不同频率下的风电功率信号分量，并将各频率下的风电功率信号分量依次输入至训练后的功率预测模型进行功率预测，输出所有频率下的预测结果；并将所有频率下的预测结果加权求和后，作为最终功率预测结果输出。

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