华中科技大学等申请基于误差反馈与模型动态优化的风电短期功率预测方法专利，实现风电功率在线预测

专利摘要显示，本发明公开一种基于误差反馈与模型动态优化的风电短期功率预测方法，针对风电集群历史数据和在线数据进行处理，构建核心特征样本集合，采用基于Kmeans‑DTW相似场景生成模型，对于新输入数据采用样本扩充完成在线样本集合构建；提出基于集成模型风电预测，采用初始配比权重集成模型对各场景进行预测，基于均方根误差筛选潜在待优化的集成模型，提出综合评价指标体系，按一定阈值筛选得到目标优化场景集合；针对目标场景，基于Staking算法的集成模型动态调整，采用Optuna框架进行集成模型超参数寻优，确定最优集成模型超参数，实现未来输入风电样本集合的典型场景的动态优化集成模型。通过本发明方法实现风电功率在线预测，为调度系统模型优化提供相应技术。