一种风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质

本申请提供一种风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及风电技术领域。其中方法包括：获取风能发电机在历史时间段内的发电功率时序数据；对所述发电功率时序数据进行预处理后，输入预先训练好的风电功率预测模型，得到所述风电功率预测模型输出的风能发电机在未来设定时间段内的预测发电功率。本申请的风电功率预测模型基于集成了协同时间表征学习的循环神经网络得到，能够通过协同表示学习捕捉多方向时间依赖性，包括跨越不同时间尺度和变量的复杂动态，使其更全面地理解风力发电模式，从而更好地提高有效整合能力。本申请提出的方法可以生成精确的风电功率预测结果，为电网的高效管理和资源优化提供了可靠依据。