摘要
本发明实施例提供风电场的发电功率和电量预测方法及电子设备。所述方法包括:获取目标数据,所述目标数据包括:短期数据、中期数据和长期数据;将所述短期数据、所述中期数据和所述长期数据分别输入第一子模型、第二子模型和第三子模型,获得第一预测结果、第二预测结果和第三预测结果;根据所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述第三预测结果,确定风电场的发电功率和电量。本发明实施例同时分析短期数据、中期数据和长期数据,捕捉不同时间尺度上的变化模式,提高风电场的发电功率和电量预测的全面性;通过考虑多重时间尺度的数据变化,使得机器学习模型能够在不同时间范围内保持稳定的准确性,适应短期波动和长期趋势。
技术关键词
电量预测方法
电力负荷特征
随机森林模型
时间段
风电机组运行数据
功率
支持向量机模型
梯度提升树
电子设备
机器学习模型
处理器
特征选择
存储器
学习器
程序
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