基于多尺度时空关联的风电场机群功率预测方法及系统

本发明涉及风电功率预测技术领域，公开了一种基于多尺度时空关联的风电场机群功率预测方法及系统，方法包括获取各风机的运行数据、环境数据和地理位置数据，并进行预处理，生成基础特征矩阵；构建地理位置矩阵、历史风速相似关联矩阵和尾流效应动态关系矩阵；通过空间特征融合单元对基础特征矩阵进行多尺度时空关联建模，并与尾流效应动态关系矩阵进行融合，生成多尺度动态关系矩阵；对风机的入度邻居节点和出度邻居节点进行信息聚合，生成每个风机的节点嵌入表示；将每个风机的节点嵌入表示输入多尺度时间卷积神经网络预测模型进行处理，得到风电功率预测值。本发明解决了传统方法对风机间时空相关性建模不全面的问题，提升了功率预测精度。