基于扩散模型和非平稳信号增强的风功率概率预测方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于扩散模型和非平稳信号增强的风功率概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：利用扩散模型建模历史风功率的不确定性，扩散模型包括扩散过程与去噪过程，扩散过程通过持续向原始风功率加入高斯噪声直至其特征被完全破坏，去噪过程利用内核求解器拟合各步扩散过程的高斯分布参数，得到历史风功率概率化建模结果；利用历史风功率平稳性关键参数与未来风速预报信息把握未来风功率的非平稳波动趋势，构建非平稳信号增强方法，将非平稳信号增强方法作为扩散模型去噪过程的内核求解器，基于共享参数机制滚动训练扩散模型；基于训练得到的以非平稳信号增强为内核求解器的扩散模型，利用沿扩散步长、时序推理双层采样方法得到风功率多步概率预测结果。