一种时空特征耦合的风电集群出力预测方法和系统

本发明公开一种时空特征耦合的风电集群出力预测方法和系统。首先，根据缺失值在时间和空间邻域内的有效数据，对其进行分类和处理，从而提高数据的完整性和可用性。其次，通过挖掘风电集群中各个风机之间的时空信息，识别每个风机在各个时刻与其他风机的上下游关系，并通过风传播效应构建领先特征，将其作为预测对应下游风机出力情况的备选特征。接着，通过多方面评估备选特征对于风电功率预测的影响，筛选出对于预测风电集群出力贡献显著的特征。最后，构建多输入多输出的模型结构，将筛选出的有效特征一次性输入深度学习模型，输出风电集群出力预测结果。本发明提出的模型在评估指标上显著优于基准模型，显示出卓越的预测性能和可靠性。