一种基于风速爬坡识别与匹配的多维风电功率预测方法

本发明提供了一种基于风速爬坡识别与匹配的多维风电功率预测方法，包括：步骤1，对风电场风速数据与功率数据进行预处理；步骤2，使用强化学习优化动态窗宽，加入时空因子并联合分析筛选极点率，加入基于物理信息的突变事件分类器，形成动态自适应风速突变识别算法，使用动态自适应风速突变识别算法对风速数据进行去噪处理；步骤3，将气象因素进行维度拓展，采用风速时段匹配算法将风速数据与过往历史风速进行匹配；步骤4，基于多维数据融合带有注意力机制的Informer算法，对未来风力发电功率进行预测。本发明能够有效引导网络关注历史功率响应模式、风速结构差异与气象因素，为后续预测提供结构感知能力。