一种基于时空融合的风电功率预测方法及系统

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一种基于时空融合的风电功率预测方法及系统
申请号:CN202411059986
申请日期:2024-08-05
公开号:CN118589494B
公开日期:2024-11-19
类型:发明专利
摘要
本发明揭示了一种基于时空融合的风电功率预测方法及系统,搭建局部-全局智能决策模型进行风电功率预测;局部模型挖掘站点自身的时间相关性,全局模型挖掘站点与相邻站点间的时空相关性,进一步地,决策模型将预测站点自身的时间相关性与相邻站点间的时空相关性进行时空融合,以更好地表征区域内相邻站点间的时空相关性,不仅可以提高风电功率预测的准确度,还有助于增强电网运行稳定性和控制可靠性。
技术关键词
电功率预测方法 站点 深度神经网络模型 异常数据处理 数据处理模块 搭建模块 时间段 智能决策模型 皮尔逊相关系数 延迟关系 决策树模型 深度学习模型 训练集 预测系统 插值法 分箱 周期