摘要
本发明公开一种多模态自适应切换的超短期风功率预测方法及系统,属于工控技术领域,包括:获取待预测时间的气象数据以及风力发电机参数数据;基于气象数据和风力发电机参数数据标记时间戳,并进行数据对齐,得到初始预测数据集;利用聚类算法对数据进行异常值检测,检测并剔除异常数据后按照时间戳进行排序,并对初始数据集进行归一化操作,将归一化操作后的气象数据以及风力发电机参数数据作为输入特征;根据实时测量风速的变化,进行多模态自适应切换,将输入特征输入预先训练的高波动风速‑风功率预测模型或预先训练的低波动风速‑风功率预测模型中,预测得到风机输出功率。该方法可以提升预测的准确性。
技术关键词
风力发电机
风速
多模态
多元线性回归算法
短期风功率预测
异常数据
历史气象数据
参数
层次聚类算法
长短期记忆网络
风机
补齐方法
工控技术
归一化模块
系统为您推荐了相关专利信息
文本
大语言模型
图像嵌入
生成图像特征
输出特征
图像超分辨方法
生成高分辨率
多模态
超分辨率
文本编码器
智能环境调控
近红外光谱检测装置
区块链存证
监测子系统
适配系统
标签体系
图像验证码
评分方法
多模态特征融合
文本
资源消耗量
信息处理方法
多模态信息
多轮对话
信息处理装置