风电集群功率预测模型训练方法、预测方法及相关装置

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风电集群功率预测模型训练方法、预测方法及相关装置
申请号:CN202410952629
申请日期:2024-07-16
公开号:CN118839725A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
摘要
本发明涉及风电场技术领域,公开了一种风电集群功率预测模型训练方法、预测方法及相关装置,风电集群功率预测模型包括第一模型和第二模型,该方法风电集群功率预测模型训练方法包括:获取每个风电场站的历史数据集,历史数据集包括场站历史气象数据和场站历史出力数据;利用历史数据集分别对第一模型库进行训练,得到每个风电场站的第一模型,并根据第一模型的训练结果构建每个风电场站的场站预测出力数据,第一模型库包括多个机器学习模型;利用每个风电场站的场站预测出力数据和集群历史出力数据对初始第二模型进行训练,得到第二模型,本发明能够适应不同场站的数据差异,提高集群功率预测的准确性。
技术关键词
预测模型训练方法 集群 机器学习模型 模型库 功率 长短期记忆神经网络模型 历史气象数据 计算机 梯度提升模型 风电场技术 支持向量机模型 卷积神经网络模型 梯度提升机 堆叠方法 可读存储介质 指令
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