一种考虑风速点耦合影响的图神经风速行为预测方法

本申请提供了一种考虑风速点耦合影响的图神经风速行为预测方法，图神经风速行为预测方法包括以下步骤：特征选择、数据降维与分组、时空关系建模以及双通道预测模型，涉及风力发电技术领域，其中，通过整合SCADA数据和数值天气预报数据(NWP)，在多尺度上建模风速的时空动态特性，该方法利用多源数据互补性，提高了预测精度和模型泛化能力，同时降低了算力消耗，并且基于双通路模型，融合多源信息进行训练，通过深度挖掘基于图结构的特征模型，显著提升了风速预测的性能。