一种计及极端寒潮天气样本的超短期风电功率分段预测方法及系统

本发明公开了一种计及极端寒潮天气样本的超短期风电功率分段预测方法及系统，涉及风电功率预测技术领域，包括采用序列变分自编码器(SeqVAE)算法来生成数值天气预报数据以及对应的功率样本。然后，在全时段上基于图卷积(GCN)网络和双向门控循环单元(BiGRU)的方法提取寒潮损失功率时段，在此基础上，对正常天气时段采用LightGBM预测方法；对损失功率时段提出一种LightGBM‑Transformer预测方法量化产生的功率损失。本发明通过将正常天气与寒潮天气分开进行组合功率预测，提高了风电功率预测的准确程度。