区域电网风力发电功率预测优化方法及系统

本发明公开了区域电网风力发电功率预测优化方法及系统，具体涉及电网风力发电技术领域；通过采集多源环境数据，提取风速变化特征，并构建时间序列数据集，结合长短时记忆网络和梯度提升决策树构建混合预测模型，分别捕捉时间序列趋势和非线性风速‑功率映射关系，并通过注意力机制自适应调整两者的预测权重，进一步结合贝叶斯优化对模型超参数进行自适应调整，并利用卡尔曼滤波对短期预测误差进行修正，增强预测的实时适应性和稳定性，本发明有效克服了复杂地形环境下风速模式高度非线性、数据稀缺导致的预测失准等问题，提升了风电功率预测精度，为区域电网提供更稳定、可靠的调度参考，降低备用容量需求和运行成本。