一种风电功率预测组合方法和系统

摘要

本发明提供一种风电功率组合预测方法和系统，通过时间序列法和BP人工神经网络法分别建立差分自回归移动平均预测模型（ARIMA）和反向传播神经网络预测模型（BP-ANN），然后利用得到的预测结果再建立新的BP-ANN预测模型，最终得到了风电功率的预测值。本发明充分考虑了两种单一模型的优缺点，并用新的组合方式进行组合，不但实现了不同单一模型的优势互补，也进一步提高了预测精度。

主权项

一种风电功率组合预测方法，其特征在于，包括：获取风速通过差分自回归移动平均模型预测生成第一风电功率；获取风速通过反向传播神经网络模型预测生成第二风电功率；根据所述第一风电功率和第二风电功率进行反向传播神经网络模型预测生成最终风电功率。