[发明专利]一种短期风速多步预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种短期风速多步预测方法及装置，包括利用启发式分割算法将原始风速时间序列分割成多个平稳子序列；利用自适应可变模式分解技术将每个平稳子序列分解为一系列有限带宽的子模式；通过基于COOK距离的遗忘因子的鲁棒在线极限学习机，对每个子模式建立基本预测模型，采用带有自适应变异机制的纵横交叉优化算法对预测模型进行参数优化；利用在线集成学习方法和有序聚合技术，通过对多个基本预测模型加权聚合获取最终预测值；可见，通过基于COOK距离的遗忘因子的鲁棒在线极限学习机根据风速的变化更新模型，使用有序聚合进行在线集成学习技术OEOA对多个基本预测模型加权聚合获取最终预测值，使多步预测精度有较大的提高。

主权项

一种短期风速多步预测方法，其特征在于，包括：利用启发式分割算法BGA将原始风速时间序列分割成多个平稳子序列；利用自适应可变模式分解技术SAVMD将每个平稳子序列分解为一系列有限带宽的子模式；通过基于COOK距离的遗忘因子的鲁棒在线极限学习机λCDFFOS‑ORELM，对每个系列子模式建立基本预测模型，并采用带有自适应变异机制的纵横交叉优化算法CSO‑SAM对预测模型进行参数优化；利用在线集成学习和有序聚合技术OEOA，通过对多个λCDFFOS‑ORELM基本预测模型加权聚合获取最终预测值。