摘要
本申请公开了一种风电场风功率预测方法、装置、系统及存储介质，用以预测风电场风功率。所述方法包括：从样本数据中选取影响风功率预测的气象数据；对所述气象数据以及对应的历史实际功率进行预处理，以得到样本数据集；将预处理后的样本数据集输入到多个神经网络模型中，以对神经网络模型进行训练；在神经网络模型训练结束后，获取神经网络模型各层的连接权重；根据各层的连接权重获取各个气象数据的最优权重；根据各个气象数据的最优权重确定风电场风功率的预测值。本申请通过多个神经网络进行训练得到神经网络模型各层的连接权重，并将根据连接权重获取各个气象数据的最优权重，提高了网络的稳定性以及泛化能力，使训练效果及精度显著提升。
