一种风电功率爬坡事件间接预测方法

本发明公开了一种风电功率爬坡事件间接预测方法，首先，利用多元变分模态分解将原始风电功率和风速联合分解成一组相对平稳的子序列；其次，使用卷积神经网络对每一个被分解的风电功率序列进行特征提取；再次，利用改进的FDA算法对BIGRU模型的超参数进行优化，得到优化预测模型并对风电功率进行预测，采用残差修正模型TCN对其进行误差校正，以获得最终的风电功率预测值；最后，将最终风电功率预测值作为输入，使用改进的FDA算法优化旋转门算法对其中的风电爬坡事件进行识别；结合爬坡定义和检测算法，对预测功率中的爬坡事件进行间接预测。本发明能够使得风功率预测更加接近实际值，提高风功率预测的准确度，提升风电爬坡事件的识别精度。

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