一种风力发电功率的预测方法

本发明属于风力发电预测技术领域，具体公开了一种风力发电功率的预测方法，步骤包括：首先，收集历史气象数据和相应的发电功率数据以构建原始风力发电功率预测数据集，并预处理；使用mRMR方法从原始气象特征中选出10个最具代表性的特征，同时保持发电功率数据；将这些特征集和对应的数据集分为训练集和测试集。使用LSTM算法对训练集进行分析，并用POS优化LSTM超参数，根据损失函数值是否达到预设要求来调整模型参数，通过迭代优化得到最终预测模型。最后输入测试集获得预测结果。本发明通过mRMR算法提取代表性气象特征，结合LSTM网络处理时序信息，再通过PSO算法全局优化模型参数，同时考虑了气象特征的冗余性和时序性，提升了风力发电功率的预测精度。