一种风电功率预测方法

本发明提供一种风电功率预测方法。该方法包括：获取样本并按照季度将样本划分；对样本进行处理；构建输入特征集；对每个季度样本构建聚类特征矩阵并确定季度中心，再依据每个季度的样本到季度中心的距离阈值剔除异常样本；进行SGMD分解，获得多个模态分量；利用优化后的BiLSTM对各模态分量预测，得到各模态分量的预测结果；对各模态分量的预测结果进行重构，得到SGMD‑WOA‑BiLSTM主预测结果；构建保守型权重—偏置校正模型；构建LSBoost残差补偿模型，以实现对保守型权重—偏置校正后的预测结果进行二次补偿；对补偿后的预测结果进行物理边界约束、峰谷约束和误差门控处理，输出最终风电功率预测值。本发明大大提高风电功率的预测精度和稳定性。