摘要
本发明涉及大数据处理技术领域,尤其是一种基于大数据的海上风电场发电功率预测方法及系统;本发明采用基于数据物理混合驱动的超短期发电功率预测模型进行海上风电场发电功率预测,其中,所述基于数据物理混合驱动的超短期发电功率预测模型包括深度学习模型,物理模型模块,强化学习模块,动态切换机制;所述动态切换机制用于根据风速波动阈值和所述强化学习模块的反馈,动态选择所述深度学习模型模块或者物理模型模块;本发明提供的模型选择逻辑可显著提高预测精度;同时,结合风速波动阈值和强化学习的反馈,动态切换机制提高了预测模型的鲁棒性和泛化能力。
技术关键词
海上风电场发电
功率预测方法
深度学习模型
多层卷积神经网络
风速
动态系统模型
功率预测系统
长短期记忆网络
模块
物理
前馈神经网络
编码器
预测发电功率
大数据处理技术
分辨率
时间序列特征
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压力
多模态
深度学习模型
生命体征状态
空气质量评估方法
排放量
数据
密度
大气痕量气体
聊天机器人技术
智能客服系统
智能客服方法
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机器学习算法
集群调度方法
深度学习训练
深度学习神经网络
优化器
节点
扬尘监测方法
监测点
风速
因子
多元线性回归模型