[发明专利]基于Mycielski方法与Markov链的超短期风电功率预测方法

摘要

本发明公开一种基于Mycielski方法与Markov链的超短期风电功率预测方法，包括：获取风电场的历史风电功率作为样本集，并利用归一化以及取几何平均数的方法对数据进行预处理；根据Mycielski方法原理匹配历史风电功率数据中符合规则的子序列；通过对该子序列进行状态划分，建立Markov链预测模型，计算状态转移概率；通过Markov链状态转移概率对风电功率值进行预测。本发明结合Mycielski方法与Markov链预测模型，提出了一种风电功率预测方法，为优化系统提供依据。

主权项

基于Mycielski方法与Markov链的超短期风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取若干历史风电功率实际数据，并利用归一化以及取几何平均数的方法对数据进行预处理；步骤2：根据Mycielski方法原理匹配历史风电功率数据中符合规则的子序列；步骤3：对匹配出的子序列进行状态划分，建立Markov链预测模型，计算状态转移概率；步骤4：通过Markov链状态转移概率对风电功率值进行预测；步骤5：多次重复步骤2至步骤4即可预测出完整风电功率预测序列。