一种基于数字孪生的风电场功率预测方法及系统

本发明公开了一种基于数字孪生的风电场功率预测方法及系统，涉及风电场功率预测技术领域。本发明以“ConvLSTM+GCN”作为基线模型进行改进，在ConvLSTM后面级联了一个步长与卷积核大小相等的单层卷积层，将ConvLSTM输出的特征图压缩；通过展平操作和位置编码，在数据经过卷积层的空间降维后仍然能保留风机地理位置信息，让模型能够感知和利用这些空间位置关系；改进了传统GCN中邻接矩阵的算法，通过交叉相关性计算动态更新邻接矩阵，量化风机间实时关联强度；本发明同时还对风机进行了3D建模，并结合数字孪生技术构建虚实融合的可视化监控系统，适用于风电场的智能运维、预测性维护及优化调度。