一种基于长短期记忆网络的风电功率预测方法

本申请公开了一种基于长短期记忆网络的风电功率预测方法，包括以下步骤：步骤一，通过数据采集系统实时获取目标风电场的多维数据集，所述多维数据集至少包括历史功率数据、数值天气预报数据、风机运行状态参数及地理信息数据。本发明通过多维特征融合机制与动态权重优化策略，显著提升预测精度；首先，融合天气预报、风机运行状态及地形特征数据，构建具有物理意义的特征数据，增强模型对复杂电网工程环境的表征能力；其次，引入自适应特征选择模块动态优化输入权重，降低冗余数据干扰；最后，采用注意力机制增强关键时间节点的特征提取，使预测曲线波动率降低。