[发明专利]基于数据融合的超短期风速区间预测方法

权利要求书

1.一种基于数据融合的超短期风速区间预测方法，其特征在于包括下述步骤：

S1：获取原始风速并剔除数据异常值；

S2：利用CEEMDAN算法分解原始风速序列；

S3：利用相关系数法对CEEMDAN算法分解得到的分量进行数据融合；

S4：由于风速预测误差服从正态分布，对S3步骤得到的数据依据置信区间法对风速区间进行预测，得到风速预测区间。

2.根据权利要求1所述的基于数据融合的超短期风速区间预测方法，其特征在于S2中，在原始风速数据中加入符合标准正态分布的高斯白噪声，从而第i次的数据用下式表达：

X_i(n)＝X(n)+ω_i(n)(i＝1,…,I) (1)

式中，X(n)表示原始数据，ω(n)表示符合标准正态分布的高斯白噪声，X_i(n)表示第i次的数据，I为测试数量；

利用集合经验模态分解对X_i(n)实行分解，能够获取IMF₁和余量R₁(n)：

向R₁(n)中增加白噪声ω₁(n)，对其分解操作得到IMF₂和余量R₂(n)，重复上述分解操作直到余量R(n)达到最大分解次数；经过分解后，X(n)分解得到m个模态分量和一个剩余分量：

3.根据权利要求1或2所述的基于数据融合的超短期风速区间预测方法，其特征在于S3中，采用相关系数法筛选经CEEMDAN分解得到的IMF分量，去除伪IMF分量，

式中，X(i)和Y(i)分别表示原始数据和数据分量，和分别表示原始数据和数据分量的平均值。