本发明涉及新能源技术领域，且公开了一种基于EEMD‑GRU的短期风功率预测方法，采用某风电场的2000条风功率数据，前80％的1600条数据作为训练集进行模型的训练，后20％的400条数据作为测试集检验模型效果，需要对数据进行归一化处理。该基于EEMD‑GRU方法的风功率短期预测方法，通过先使用EEMD方法将原始风功率分解为若干个单一频率的子序列和一个余项，再将每个序列通过GRU神经网络进行滚动预测，再将预测结果叠加为总预测功率，算出与实际功率的误差并与其它模型进行对比，发现此模型更优，从而达到提高风电功率预测精度，减少风电考核分数的目的。
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来源：北方有色网
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