[发明专利]一种基于频域分解的风力发电短期负荷预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于频域分解的风力发电短期负荷预测方法及装置，本发明方法包括以下几个步骤：（1）原始数据的预处理，去掉错误数据；(2)根据频域分解算法，对预处理过的数据进行频域分解，得到日周期部分、周周期部分、月周期部分、低频部分和高频部分；(3)采用LWT-LSSVM的预测方法对日周期部分进行预测；(4)周周期和月周期部分无须预测；(5)运用线性分析方法对低频部分进行预测；(6)采用LWT-LSSVM的预测方法对高频分量进行预测；(7)将各部分的预测结果叠加作为最终的预测结果。本发明的方法在进行风力发电短期负荷预测时，能够找出风电负荷的潜在规律，预测精度较好，计算速度较快。

主权项

一种基于频域分解的风力发电短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： (1)获取若干天的风力发电负荷数据作为原始数据，对原始数据进行预处理； (2)对预处理的数据进行频域分解，得到日周期部分、周周期部分、月周期部分、低频部分和高频部分的数据分量； (3)分别对日周期部分、周周期部分、月周期部分、低频部分和高频部分的数据分量进行预测； (4)将各部分的预测结果叠加，输出最终的预测结果。 其中，所述步骤(3)包括：采用LWT‑LSSVM的预测方法分别对所述日周期部分和高频部分的数据分量进行预测，得到日周期部分及高频部分的预测结果；直接去除周周期和月周期部分分解后的数据分量；采用线性回归分析法预测低频部分的数据分量，得到低频部分的预测结果。