两阶段序列分解重构的多步短期风电功率预测

环加飞; 张伟韬; 姜霁轩; 周玲; 朱红路

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.12.011

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两阶段序列分解重构的多步短期风电功率预测

更新时间：2025-12-17

- 两阶段序列分解重构的多步短期风电功率预测
- Vol. 42, Issue 12, Pages: 101-110+123(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国家电网有限公司华北分部
  2. 国能日新科技股份有限公司
  3. 华北电力大学控制与计算机工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.12.011
  CLC： M614
- Published：2025
- 稿件说明：
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环加飞, 张伟韬, 姜霁轩, et al. 两阶段序列分解重构的多步短期风电功率预测[J]. 2025, 42(12): 101-110+123.
DOI：

环加飞, 张伟韬, 姜霁轩, et al. 两阶段序列分解重构的多步短期风电功率预测[J]. 2025, 42(12): 101-110+123. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.12.011.

摘要

为减轻风电功率预测中的不确定性与数据噪声对电网运行的影响，提出一种基于两阶段序列分解与重构的多步短期风电功率预测模型。首先使用完全集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise

CEEMDAN）将原始风电序列分解为多个模态分量，根据排列熵划分高频和低频分量；高频分量通过小波包分解（wavelet packet decomposition

WPD）重构，低频分量根据相似性叠加重构；随后结合双向门控循环单元（bidirectional gated recurrent unit

Bi GRU）和自注意力机制构建多步预测模型，并采用指数权重衰减的损失函数。在真实风电功率数据集上，该模型单步预测优势显著，多步预测时误差增长幅度较小。该方法为风电功率预测提供了一种高效且稳定的解决方案。

Abstract

关键词

Keywords

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