摘要
本申请公开了一种基于风电场的功率预测方法、装置、设备及存储介质,涉及风电技术领域,该方法包括:通过ADF检验法检测到风电场站的当前气象数据的时间序列存在单位根时,按多阶差分进行时序处理;利用皮尔逊相关系数对得到的时序气象数据进行特征提取,得到与风电场站的发电功率显著相关的气象关键特征;将气象关键特征输入至功率预测模型中,得到发电功率预测数据。由于本申请先通过ADF检验法检验当前气象数据的平稳性并进行时序处理,然后提取时序气象数据中与发电功率显著相关的气象关键特征并输入功率预测模型进行预测。这样即使在天气突变的状况下,也能预测得到准确的发电功率预测数据,从而提高了预测的准确性和稳定性。
技术关键词
功率预测方法
皮尔逊相关系数
时序
历史气象数据
辐照仪
序列
功率预测装置
计算机程序产品
移动平均滤波
特征提取模块
数据采集模块
处理器
聚类
可读存储介质
存储器
算法
误差
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知识图谱查询
生成测试用例
序列识别
多维时序数据
关系
地图路径规划
智能体神经网络
影像
融合特征
阶段
混合高斯模型
估计方法
时序
非线性最小二乘法
影像