申请/专利权人：西安热工研究院有限公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117498352B

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;H02J3/28;H02J3/38;G01P5/00;G06Q50/06;G06N3/044;G06N3/084;G06Q10/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于储能辅助黑启动能力的风速预测方法及装置，该方法，包括对原始风速序列进行CEEMD集合经验模态分解得到固有模态函数IMF分量；将IMF分量输入至训练好的GRU循环神经网络模型进行预测得到IMF分量预测值，并基于IMF分量预测值和IMF分量实际值建立误差评测指标以计算得到CEEMD子序列对应的误差系数；基于误差系数得到IMF分量对应的改进型样本熵ISE值，并根据ISE值对IMF分量进行重构得到重构分量；将重构分量输入至训练好的IWOA‑BP组合预测模型中进行预测以输出最终的IMF分量预测结果。本发明可以有效地处理了非线性的时序风电信号，提高了功率预测的精度。

主权项：1.一种基于储能辅助黑启动能力的风速预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对原始风速序列进行CEEMD集合经验模态分解得到固有模态函数IMF分量；将IMF分量输入至训练好的GRU循环神经网络模型进行预测得到IMF分量预测值，并基于IMF分量预测值和IMF分量实际值建立误差评测指标以计算得到CEEMD子序列对应的误差系数；基于所述误差系数得到IMF分量对应的改进型样本熵ISE值，并根据所述ISE值对IMF分量进行重构得到重构分量；将所述重构分量输入至训练好的IWOA-BP组合预测模型中进行预测以输出最终的IMF分量预测结果；其中，对IWOA-BP鲸鱼算法进行训练以得到最终训练好的预测模型，IWOA改进鲸鱼算法，包括：包围目标猎物：以距离猎物位置最近的座头鲸位置为最优解，剩余座头鲸以向该最优解位置靠拢为目的，逐渐更新自身位置，其中，包围目标猎物的数学模型的计算式为： 式中，D为鲸鱼个体与当前最优解的距离，是第t次迭代对应的全局最优解，为第t次迭代对应的鲸鱼的位置，A为第一系数，C为第二系数，为第t+1次迭代对应的鲸鱼的位置，其中，、，为第一随机向量，为第二随机向量，r1，r2均属于[0，1]，，为收敛因子，为最大迭代次数，所述a随进化迭代次数增加非线性变化策略：，g为非线性均衡系数；螺旋线位置更新：鲸鱼狩猎时假设有鲸鱼有50%的概率在收缩包围和螺旋上升之间进行随机选择，优化鲸鱼的位置，表达式如下： ，式中，D=|X*t-Xt|，表示鲸鱼与猎物之间的距离，b是一个常数，l是位于[-1，1]之间的随机数；搜寻猎物：其中，搜寻猎物阶段的数学模型的计算式如下： 式中，为第t次迭代时最佳个体的位置矢量。

全文数据：

权利要求：

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