摘要
本申请公开了一种风电功率预测方法、装置、设备、介质及产品,涉及风电功率预测领域。所述方法包括:获取当前时段的天气预报信息数据;基于转折性天气类型预测模型,根据当前时段的天气预报信息数据确定下一时段的转折性天气类型;基于下一时段的转折性天气类型在模型集合内获取对应的功率预测模型;功率预测模型是基于转折性天气功率预测样本集,对Bi‑LSTM神经网络进行训练得到的;将当前时段的天气预报信息数据输入至获取的功率预测模型内,得到下一时段的风电功率预测结果,用以在转折性天气场景下,对电力系统的风电出力进行调度。本申请旨在实现转折性天气场景下的风电功率预测,且能提高预测精度。
技术关键词
天气预报信息
LSTM神经网络
风电功率预测方法
风电功率预测装置
样本
记忆单元
电力系统
处理器
数据获取模块
计算机程序产品
场景
计算机设备
可读存储介质
存储器
表达式
系统为您推荐了相关专利信息
快速测定方法
蜜丸
近红外光谱仪
预处理算法
样本
离心泵故障诊断
连续小波变换
故障诊断模型
深度学习模型
二维图像特征
标记特征
跟踪方法
Pearson相关系数
自然语言
视觉