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一种适用于风电场多变量输入的风能间接预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对风速进行预测将风速时间序列分解成低频的平均趋势分量和高频的随机分量，该分解方法为：利用经验模式分解法将时间序列分解成有限个本征模函数，然后利用奇异值分解求出各本征模函数的特征根，根据特征根的大小，将特征根小的本征模函数合并为平均趋势项，将特征根大的本征模函数合并为随机项；2)采用多项式拟合方法对平均趋势分量进行预测，该多项式拟合将自变量x与因变量y之间的关系用线性方程表示：y＝a<sub>0</sub>+a<sub>1</sub>x+a<sub>2</sub>x<sup>2</sup>+…+a<sub>n</sub>x<sup>n</sup>根据拟合效果，选取多项式系数a<sub>0</sub>,a<sub>1</sub>,a<sub>2</sub>,…,a<sub>n</sub>，若拟合数据为m(i),i＝1,2,…,L，则提前p步的预测值<img file="FDA0000994166360000011.GIF" wi="218" he="62" /><maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><mover><mi>m</mi><mo>^</mo></mover><mrow><mo>(</mo><mi>L</mi><mo>+</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msub><mi>a</mi><mn>0</mn></msub><mo>+</mo><msub><mi>a</mi><mn>1</mn></msub><mo>×</mo><mrow><mo>(</mo><mi>L</mi><mo>+</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msub><mi>a</mi><mn>2</mn></msub><mo>×</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mi>L</mi><mo>+</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><mo>...</mo><mo>+</mo><msub><mi>a</mi><mi>n</mi></msub><mo>×</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mi>L</mi><mo>+</mo><mi>p</mi><mo>)</mo></mrow><mi>n</mi></msup><mo>;</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000994166360000012.GIF" wi="1462" he="87" /></maths>采用降频预测法对随机分量s(t)进行预报，即利用三次样本插值的方法将高频的随机分量扩充成为相对低频的时间序列s<sub>low</sub>(t)，然后再利用最小二乘支持向量机模型进行预测；假设在随机分量的两个相邻样本点之间插入N<sub>S</sub>个值，则对随机分量s(t)提前p步的预测值将变成对s<sub>low</sub>(t)的提前(N<sub>S</sub>+1)×p步预测；3)综合两个独立分量即平均趋势分量的预报结果<img file="FDA0000994166360000013.GIF" wi="38" he="47" />与随机分量的预报结果<img file="FDA0000994166360000014.GIF" wi="54" he="47" />即可得到风速的预测值为<img file="FDA0000994166360000015.GIF" wi="243" he="71" />4)做出历史的风能风速数据的分布图，并利用多项式进行拟合，生成功率曲线，利用该功率曲线，根据风速预测值计算出风能预测值，从而实现风能的间接预测。 |
