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本发明公开一种基于Lorenz系统的风速区间预测方法及系统。该预测方法包括：获取原始风速序列；对所述风速序列进行变分模态分解(VMD)，获取去噪序列和噪声余项；建立长短时神经网络预测模型(LSTM)，对所述去噪序列进行初步预测，获取初步预测结果；通过定义风速爬坡事件(WSR)和风速爬坡率，对初步预测结果进行修正，获取修正的风速预测结果；通过Lorenz方程描述大气动力系统对风速的影响，并得到Lorenz扰动序列(LDS)；通过B样条插值法对LDS进行拟合，并对拟合结果固定置信区间，获取风速扰动区间的上限和下限；将修正的风速预测结果和风速扰动区间进行求和，获取风速的区间预测结果；本发明的风速区间预测方法或系统显著提高了预测模型的精度和可靠性，可获得高精度预测结果。

本发明的风速预测方法及系统为基于Lorenz系统的风速区间预测过程。首先，采用信号分解技术VMD来进行降噪过程，其次，用长短时神经网络对降噪处理后的数据进行预测，然后，引入风速梯度，对初步预测结果进行修正，得到修正的风速预测结果，在此基础上，再引入洛伦兹扰动理论描述大气动力系统，求解Lorenz方程得到LDS，采用B样条插值拟合LDS的分布，通过固定拟合函数的不同置信区间，得到区间预测的上限和下限。本发明考虑大气动力系统对风速的影响作用，提出的风速区间预测方法有效提高了短期风速预测模型的精度和预测结果的可靠性。

近年来，全球能源形势日趋严峻，能源需求不断增大。作为一种清洁可再生能源，风能在世界各地的新能源应用方面备受关注，风力发电并网技术已成为国际研究的热点。国际能源署(IEA)报告称，预计2019年风力发电量将增加3.25亿千瓦。然而，风的波动往往会导致风电一体化后电力系统的不稳定。因此，有效的风速预测可以促进风电行业的智能化发展，准确的风速预测是风电大规模开发利用的重要前提。