申请/专利权人：贵州电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司

申请日：2023-12-12

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117913788A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06F18/15;G06F18/27;G06F18/2113;G06F18/243;G06N20/20;G01D21/02;H02J3/38

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及风电技术领域，具体涉及基于WRF‑RF与随机森林算法的风功率预测方法及系统。本发明公开了基于WRF‑RF与随机森林算法的风功率预测方法，包括：获取风电场的风电信息,对风电数据进行归一化编码预处理；使用WRF数值天气预报模型对研究区域进行气象要素的模拟预报,对WRF模拟数据的准确性进行评估和提质处理；将预处理后的WRF预报数据作为随机森林模型的输入变量,设定算法参数,通过多次迭代获得最优随机森林模型；根据风速分段,评估随机森林模型在不同条件下的预测误差和准确率,选择误差最小的模型，使用误差最小的随机森林模型,对风电场的风功率进行预测。本发明方法能够提高风功率预测的准确性和稳定性，减少预测误差，提高预测效率。

主权项：1.基于WRF-RF与随机森林算法的风功率预测方法，其特征在于，包括：获取风电场的风电信息,对风电数据进行归一化编码预处理；使用WRF数值天气预报模型对研究区域进行气象要素的模拟预报,对WRF模拟数据的准确性进行评估和提质处理；将预处理后的WRF预报数据作为随机森林模型的输入变量,设定算法参数,通过多次迭代获得最优随机森林模型；根据风速分段,评估随机森林模型在不同条件下的预测误差和准确率,选择误差最小的模型，使用误差最小的随机森林模型,对风电场的未来一段时间内的风功率进行预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贵州电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司 基于WRF-RF与随机森林算法的风功率预测方法及系统

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