本發(fā)明涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于EEMD?GRU的短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法，采用某風(fēng)電場(chǎng)的2000條風(fēng)功率數(shù)據(jù)，前80％的1600條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集進(jìn)行模型的訓(xùn)練，后20％的400條數(shù)據(jù)作為測(cè)試集檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托Ч?，需要?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。該基于EEMD?GRU方法的風(fēng)功率短期預(yù)測(cè)方法，通過先使用EEMD方法將原始風(fēng)功率分解為若干個(gè)單一頻率的子序列和一個(gè)余項(xiàng)，再將每個(gè)序列通過GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行滾動(dòng)預(yù)測(cè)，再將預(yù)測(cè)結(jié)果疊加為總預(yù)測(cè)功率，算出與實(shí)際功率的誤差并與其它模型進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)此模型更優(yōu)，從而達(dá)到提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度，減少風(fēng)電考核分?jǐn)?shù)的目的。