一种基于CNN-BIGRU-Attention的超短期风电功率预测方法

本发明涉及风力发电领域，特别涉及一种基于CNN‑BIGRU‑Attention的超短期风电功率预测方法，具体步骤如下：S1.数据采集；S2.数据预处理模块；S3.深度学习网络模块。本发明通过提出了一种基于CNN‑BIGRU的超短期风电功率预测方法，首先，将数据进行预处理，通过数据预处理模块将数据进行归一化、数据集切割和数据维度转换将原始数据进行预处理。其次，进入深度学习模块，通过CNN和BIGRU再到Attention层对数据集进行处理分析。最后，建立了一个CNN‑BIGRU‑Attention的风能预测模型，此类模型结构具有更高的预测精度和准确性。