简介： 本发明公开一种基于经验小波变换EWT与高斯过程回归GPR的新能源出力短期预测方法，包括以下步骤：1)采用EWT技术将原始风电功率序列分解为一系列特征互异的经验模式；2)对不同经验模式序列进行零均值化处理；3)对每个经验模式建立GPR模型，并求解模型超参数；4)将不同模型预测结果叠加，获得最终短期风电功率预测值。本发明结合EWT与GPR算法的优点，建立了EWT‑GPR新能源出力短期预测方法，对风电功率进行预测。首先，采用EWT方法将原始风电功率序列分解为一系列特征互异的经验模式。然后，对每一经验模式建立高斯过程回归预测模型，并求解模型超参数，避免共轭梯度方法的不足。