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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于新能源发电出力预测技术领域，公开了一种基于CEEMD‑CNN‑RF的风光发电出力预测方法及系统，该方法包括获取风光发电功率历史数据，并对风光发电功率历史数据进行预处理和归一化处理，得到原始时间序列；采用CEEMD处理风光发电功率的原始时间序列，对原始时间序列添加随机白噪声序列，分解得到若干IMF分量和残留趋势项；CNN通过卷积神经网络对分解后的IMF分量和残留趋势项进行局部特征提取，得到一个新序列；然后划分训练集和测试集；将得到新序列中的训练集输入RF模型，并不断调整RF模型参数，在训练集上学习训练，利用训练好的模型进行预测，在测试集上验证预测精度；对预测得到的数据进行叠加重构并进行归一化逆变换，得到风光出力的最终预测值。
主权项：1.一种基于CEEMD-CNN-RF的风光发电出力预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取风光发电功率历史数据，并对风光发电功率历史数据进行预处理和归一化处理，得到原始时间序列；步骤2：采用CEEMD处理风光发电功率的原始时间序列，对原始时间序列添加随机白噪声序列，分解得到若干IMF分量和残留趋势项；步骤3：CNN通过卷积神经网络对分解后的IMF分量和残留趋势项进行局部特征提取，得到一个新序列；然后划分训练集和测试集；步骤:4：将得到新序列中的训练集输入RF模型，并不断调整RF模型参数，在训练集上学习训练，利用训练好的模型进行预测，在测试集上验证预测精度；步骤5：对预测得到的数据进行叠加重构并进行归一化逆变换，得到风光出力的最终预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于CEEMD-CNN-RF的风光发电出力预测方法及系统
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