一种基于自适应图卷积网络的海上风电爬坡事件预测方法

本发明涉及一种基于自适应图卷积网络的海上风电爬坡事件预测方法，包括以下步骤：将预处理后的风电数据输入训练好的基于自适应图卷积网络的风电场功率预测模型，获得风电场功率预测结果，其中，所述基于自适应图卷积网络的风电场功率预测模型包括依次相连的自适应图卷积网络、双向长短期记忆网络和注意力网络，所述自适应图卷积网络基于风电场机组相关性图拓扑构建，用于从输入数据中挖掘空间特征；根据风电场功率预测结果，采用引入Bump事件合并和极值点修正手段的改进旋转门算法进行海上风电场爬坡事件检测，获得海上风电场爬坡事件预测的结果。与现有技术相比，本发明可以进一步提高爬坡检测的精度。