简介： 本发明公开一种基于经验小波变换EWT与改进高斯过程回归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，并采用和声搜索HS算法求解模型超参数，即建立改进的HS‑GPR预测模型；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。本发明提供的EWT自适应信号处理方法抗噪性强、计算量小。同时，采用HS算法优化求解模型参数，有效避免了人工经验设置的不足，提高了短期风电功率预测精度，能够较好解决电力系统短期风电功率预测问题。