基于深度学习的风电功率预测方法及装置

本发明公开了一种基于深度学习的风电功率预测方法及装置，属于人工智能技术领域。方法包括：获取目标风电场与风电功率相关的历史数据；历史数据包括真实风电功率和多个参量特征数据；利用滑动窗口将历史数据按照时序进行数据分组；基于多个参量特征数据计算任意两个参量之间的相关性系数；根据相关性系数将每一个分组中多个参量上的特征数据进行特征聚合，以使具有相关性的参量特征数据进行参量间特征聚合，得到每一个分组的聚合特征；将多个分组的聚合特征和真实风电功率训练深度学习模型，利用训练好的深度学习模型进行风电功率预测。本发明能够使得深度学习模型准确学习到参量间的聚合特征，从而可以提高风电功率预测结果的准确性。