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申请/专利权人：国网宁夏电力有限公司;国网宁夏电力有限公司石嘴山供电公司;宁夏大学

摘要：一种基于MGWO优化Informer的超短期风电功率预测模型的建模方法，包括以下步骤：S1、获取采集期限内风电场的历史功率数据及配套的天气数据；S2、对上述历史功率数据及配套的天气数据进行处理，分别划入训练集和验证集；S3、初始化GWO种群，采用新的收敛因子公式取代初始的收敛因子公式，采用新的灰狼种群整体位置更新公式取代初始的灰狼种群整体位置更新公式，获得MGWO；S4、初始化Informer模型的超参数，设定关键参数；若干次实验后，选出最优初始超参数组合，获得Informer的超短期风电功率预测第一预优化模型；S5、采用MGWO优化Informer的超短期风电功率预测第一预优化模型的关键参数，选出最优超参数组合，获得基于MGWO优化Informer的超短期风电功率预测模型。

主权项：1.一种基于MGWO优化Informer的超短期风电功率预测模型的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取采集期限内风电场的历史功率数据及配套的天气数据；S2、对上述历史功率数据及配套的天气数据进行处理，分别划入训练集和验证集；并按照Informer模型的输入输出样本集的要求，将训练集和验证集的数据构建为Informer模型的输入输出样本集；S3、初始化灰狼算法GreyWolfOptimizer，GWO种群，采用新的收敛因子公式取代初始的收敛因子公式，采用新的灰狼种群整体位置更新公式取代初始的灰狼种群整体位置更新公式，获得改进灰狼算法ModifiedGreyWolfOptimizer，MGWO；S4、初始化Informer模型的超参数，设定关键参数；划定除关键参数以外的其余参数的生成范围，并随机生成其余参数组合；使用训练集和验证集进行若干次实验，选出最优初始超参数组合，获得Informer的超短期风电功率预测第一预优化模型；S5、使用训练集和验证集，并采用MGWO优化Informer的超短期风电功率预测第一预优化模型的关键参数，选出最优超参数组合，获得基于MGWO优化Informer的超短期风电功率预测模型。

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