基于深度神经网络的波浪能发电功率预测方法及系统

本发明公开了基于深度神经网络的波浪能发电功率预测方法及系统，涉及能源智能预测技术领域，包括获取多模态数据，构建多模态输入矩阵，识别当前海况场景状态并生成场景标签；根据所述场景标签，构建结构种群，所述结构种群由多个候选神经网络结构构成，每一候选神经网络结构通过结构‑行为联合编码的基因体定义；在推理阶段，依据当前预测残差与模态漂移触发结构表达控制，动态激活默认关闭的路径，并结合可塑性因子对关键连接进行权重修正，输出功率预测结果并记录结构行为；基于多目标非支配排序，对候选网络结构进行结构演化，保留满足最优支配关系的结构。实现波浪能发电功率在复杂场景下的精确、稳健、高效预测。