数值误差修正与机器学习的海上风电功率预测方法、系统

本发明公开了数值误差修正与机器学习的海上风电功率预测方法、系统，涉及电力系统预测相关领域，方法包括：采集原始功率时间序列，通过能量集中频带分析求解模态数量进行模态分解确定K个本征模态分量；将分量导入多尺度处理模块执行自适应多线程预测，结合原始气象特征重构为高维输入向量并进行特征压缩处理确定压缩隐变量；通过进行尾流效应与空间相关性建模得到风电集群空间，将压缩隐变量作为初始特征，根据传播规则执行物理约束传播推演确定风电功率预测结果；根据预测结果进行管理。本申请解决现有功率预测存在的预测结果与真实功率之间动态响应失配的问题，达到提升功率预测结果对真实功率动态变化过程的跟踪精度与响应一致性的效果。