一种基于深度学习的风电混合预测方法及系统

一种基于深度学习的风电混合预测框架，属于电力系统领域，本发明提出了一种基于深度学习的风电混合预测方法及系统。由于风电功率与风速密切相关，风速具有高度的不确定性，使得风电时序信号具有波动性和非平稳性。为了减少非平稳序列信号的干扰，减小风电功率预测的误差，本发明公开了一种基于经典模态分解的多分支神经网络预测模型。在该模型中，采用四点法剔除异常值。此外，利用卷积神经网络和长短期记忆网络提取功率的时间序列。最后，通过聚合和集成实现风电功率预测。