[发明专利]基于最大信息熵原理的风电场短期输出功率预测综合模型

权利要求书

1.一种基于最大信息熵原理的风电场短期输出功率预测综合模型，其特征在于：具体步骤如下：

（1）、使用各种预测模型计算待预测的风电场功率：

对于某待预测的风电场功率序列，采用M个算法分别对其进行预测，各自得到的结果记为                                               ；

（2）、对历史样本风电场功率数据进行虚拟预测：

假设有L个历史样本，某时刻的风电场真实功率为，采用上述同样的M个算法分别对风电场功率进行虚拟预测，得到的结果记为；然后计算预测功率的数字特征；各算法推断得到的预测功率的四阶中心距为，其中；每种预测算法对综合模型贡献的信息为：预测功率是均值为、四阶中心矩为的分布；

（3）、基于最大信息熵原理建立综合预测模型：

将待预测的风电场功率看作为一随机变量，用X表示，应用最大信息熵原理，建立如下模型：

         

st                （1）

其中， 当X的值为的概率密度，代表预测功率的四阶中心距；引入拉格朗日乘子，从而得到预测日某时刻功率的概率密度函数为：    

                    （2）

（4）、使用Matlab语言，编程求解无约束优化问题，求得参数；

（5）、将求得的参数代入式(2)，得到概率密度函数，根据概率密度函数即可求得X的数学期望值，为预测功率的最终结果。