摘要
本发明公开了一种风电功率预测方法,涉及风电功率预测技术领域,该风电功率预测方法包括:获取源地区的历史风电功率数据作为源数据;基于预处理后的源数据构建并训练风电功率预测模型,并利用已训练的风电功率预测模型实现源地区的风电功率预测;将已训练的风电功率预测模型从源数据域迁移至目标数据域,生成适用于新风电场区域的优化风电功率预测模型;利用已训练的优化风电功率预测模型实现新风电场区域的风电功率预测。本发明通过多次迁移学习累计迁移经验,并针对不同目标数据选择合适的迁移内容,从而提高模型的泛化能力和迁移后的预测能力。
技术关键词
风电功率预测模型
风电功率预测方法
切片
前馈神经网络
数据
编码器
风电功率预测技术
序列
迁移学习算法
多头注意力机制
多阶段
三元组
非线性
格式
因子
系统为您推荐了相关专利信息
应急响应预警方法
隧道监测数据
环境监测数据
风险预测模型
结构安全系数
焊缝缺陷图像
样本
数据
计算机设备
管道缺陷检测
管道流量监测
表面声波传感器
流速
数据处理模块
流体力学模型
风光一体化
光伏电站子系统
能量路由器
容量配置方法
光照强度数据
嵌入式主机
液冷散热控制方法
混合控制策略
液冷设备
监测处理器