一种基于多源数据融合的风电功率预测方法和系统

本发明属于风电功率预测技术领域，具体涉及一种基于多源数据融合的风电功率预测方法和系统。该方法构建由风速预测模型与功率预测模型组成的级联式预测架构，其中风速预测模块采用变量级注意力机制与补丁级注意力机制分别从数值天气预报数据中提取多维气象参数的跨变量关联特征，从实测历史运行数据中捕获长短期时间依赖模式；功率预测模型通过一维平均池化对预测风速序列进行分解，并构建非线性功率映射模型。此外，提出了注意力融合模块，引入可学习全局变量作为信息交换的桥梁，实现气象数据与实测数据的信息交互，有效提升多源数据的协同利用效率。实验表明，该方法优于现有的基于深度学习的预测模型。