一种注意力机制双通道神经网络的海上风电功率预测方法

本发明公开了一种注意力机制双通道神经网络的海上风电功率预测方法。本发明通过使用ConvLSTM‑ConvGRU双通道神经网络，以提高预测的准确性和可靠性。具体技术方案包括数据收集与预处理、双通道神经网络模型设计、注意力机制特征融合、预测模型设计、性能评估与优化等关键步骤；首先收集风速、风向、温度等环境参数的历史数据，通过特征筛选后，进行清洗、填补、归一化，以提高模型的收敛速度和预测性能；双通道神经网络模型通过并行处理不同长度时间序列下的特征数据，利用注意力机制动态调整不同特征的权重，实现特征融合。本发明主要用于风电场的运行管理，具有强适应性和实时性，满足海上风电场实时监控和调度需求。