[发明专利]一种基于灰度共生矩阵的短期风速预测方法

摘要

本发明公开了一种用于风电机组风速预测的方法，提供了一种能够对风能的属性进行更准确表征的良好模型。该方法的主要步骤包括：一、采集风电机组端风速数据，构建基础的基于时间序列的风速原始数据集；二、对原始数据集进行归一化处理，采用基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法，对风速时间图像进行特征提取；三、采用BP神经网络对步骤二提取的特征向量进行训练建模，得到小时风速预测模型；四、采用风速预测模型进行风速预测，得到未来数小时的风速预测数据。该模型基于风速图像特性更准确的表征了其随机性及不稳定性的特点，提高风速预测的精度。