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本发明公开了一种基于相对误差熵值法的风电短期功率预测方法,包括以下步骤:步骤1,获取历史数据并做预处理生成各种训练样本:步骤2,动态选择训练样本建立贝叶斯神经网络、误差反馈加权时间序列及风电预测无偏灰色verhulst预测模型;步骤3,分别采用三个预测模型对预测日前10天连续预测;步骤4,分别统计由步骤3所得每组预测数据的相对误差,计算每组相对误差的熵值与变异程度系数,计算权重系数;步骤5,采用三个预测模型分别对预测日进行风电功率预测,获得三组预测数据;步骤6,将权重系数与步骤5得到的三组预测数据组合预测,获得风电短期功率预测结果。本发明解决了组合预测权重系数确定问题,能够提高风电功率预测精度。
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