摘要
本发明提供了一种基于风速波动模式聚类划分的超短期风速预测方法，包括：步骤1，收集风场数据采集与监视控制系统记录的历史实测风速数据；步骤2，利用离散小波变换将原始序列分解为低频序列和高频序列，并用改进的完全自适应噪声集合经验模态分解对高频序列进一步分解；步骤3，计算风速波动强度和风速波动率特征，量化风速数据的波动情况；步骤4，构建自适应风速区间划分模型，提取风速波动特征，进行风速分类工程，并且对风速段进行标记；步骤5，使用改进白鲸优化算法构建两个预测基础模型；步骤6，输出测试结果，并验证模型可行性。本发明提出的预测方法可有效地提高风速预测值的准确度，使得风速预测值可靠性大幅提升。
