CN119419774A 一种基于地理环境及气候的风电场站功率预测方法及系统 （南京雀翼信息科技有限公司）_第1页
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一种基于地理环境及气候的风电场站功率本发明公开了一种基于地理环境及气候的功率输出影响较大的地理环境因素和气候因素数据和气候数据输入到训练好的功率预测模型化，显著提高了风电功率预测的准确性和可靠2S2、根据历史数据，选择对风电场站功率输S5、将实时或未来的地理环境数据和气候数据输入到训户。2.根据权利要求1所述的一种基于地理环境及气候的风电场站功率预测方法，其特征所述步骤S1中还包括对收集到的数据进行预处理，利用双四分位3.根据权利要求1所述的一种基于地理环境及气候的风电场站功率预测方法，其特征基于风电领域的专业知识，确定哪些因素可能对风电功率有显著影响;;;和Q3分别是数据集的第一四分位数和第三四分位数，IQR是第三四分位数与第4.根据权利要求3所述的一种基于地理环境及气候的风电场站功率预测方法，其特征3;5.根据权利要求1所述的一种基于地理环境及气候的风电场站功率预测方法，其特征6.根据权利要求5所述的一种基于地理环境及气候的风电场站功率预测方法，其特征7.根据权利要求1所述的一种基于地理环境及气候的风电场站功率预测方法，其特征8.根据权利要求1所述的一种基于地理环境及气候的风电场站功率预测方法，其特征9.根据权利要求1所述的一种基于地理环境及气候的风电场站功率预测系统，所述系4数据收集与预处理模块：该模块负责收集风电场站的历史功特征选择与加权模块：该模块根据历史数据，选择对风模型训练与预测模块：该模块使用加权后的特征值作为输入，建立风结果展示模块：该模块将预测的风电场站功率输出结果以图形5提供了一个有效的工具来管理和优化风电场6[0013]S5、将实时或未来的地理环境数据和气候数据输入到训和Q3分别是数据集的第一四分位数和第三四分位数，IQR是第三四分位数789[0068]在上述系统的基础上，如图1所示，基于地理环境及气候的风电场站功率预测方S2中识别并选择那些对风电场站功率输出影响较大的地理环境因素和气候因素作为模型和Q3分别是数据集的第一四分位数和第三四分位数，IQR是第三四分位数WD0.8WH0.6WC0.90.70.50.40.30.2WD0.450.550.1<0.25或＞0.85WH<_50或＞350WC0.150.250.1<_0.05或＞0.355.57.52.0<1.5或＞11.5<155或＞2452<17或＞296<46或＞64<985或＞1045风电场的性能中也起着重要作用。[0116]S5、将实时或未来的地理环境数据和气候数据输入到训以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,

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