基于预训练大语言模型的风电功率预测方法及设备

本发明涉及一种基于预训练大语言模型的风电功率预测方法及设备，属于风力发电领域，包括：将风电数据序列划分为多个时序补丁；将时序补丁划分为多个等长子序列；提取等长子序列的数据特征；将数据特征转化为语义提示词；对语义提示词添加文本指令，得到语义指令；将时序补丁及对应的位置编码、时间编码和语义指令进行拼接，得到时序补丁对应的融合样本；将多个融合样本输入大语言模型进行预训练，并对大语言模型进行参数调整，得到风电功率预测模型；将新的风电数据的融合样本输入风电功率预测模型，输出风电功率预测值。本发明能够在历史运行数据样本较少的情况下，采用融合样本预训练大语言模型，实现较高精度的风电功率预测。