一种风电场精细化能量管理方法及系统

本发明涉及风能管理技术领域,公开了一种风电场精细化能量管理方法及系统，包括以下步骤：S1、获取多源数据，包括风电场的实时运行数据、气象数据和电网负荷数据；S2、对获取的多源数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、插值填充以及标准化处理；S3、基于深度学习模型对风电场发电量进行预测，所述深度学习模型为混合模型，包括长短期记忆网络和卷积神经网络；S4、使用所述预测模型输出的发电量数据，结合电网负荷需求。本发明通过深度学习、强化学习和机器学习技术，提高了风电场发电预测精度，优化了调度与储能管理策略，并实现了风电机组的故障预测与健康监测，从而提升了风电场的运行效率和可靠性。