CN119448195A 一种区域风电集群的短期功率预测方法及系统 （新疆立新能源股份有限公司）_第1页
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文档简介

术开发区喀什西路752号西部绿谷大一种区域风电集群的短期功率预测方法及本发明公开了一种区域风电集群的短期功点的数据，得到整个风电场的风速和风向分布2S4、整合风电场数据，对风电场数据进行增强；利S6、基于S2的风电场数据，利用构建好的深度是0是未观测点的风速和风向数据。3分析风机的经纬度和风速数据，识别出具有相似特征数据收集与处理模块：用于收集每个风电机的风电场数据4风电场数据提取模块：使用空间插值法计算风电场未观测点的风速和风向预测输出模块：利用构建好的深度学习模型进行短期的区域风电5[0003]在风电集群的短期功率预测领域，现有技术主要包括基于物理模型的预测方法、6[0022]根据距离di计算每个数据点对待插值点的权重wi。权重是距[0029]对于每台风机的经纬度，获取其经度和纬度坐标(记为(lon1,lat1)和(lon2,7[0049]风电场数据提取模块：使用空间插值法(如反距离加权插值法IDW)计算风电场未[0055](1)本发明通过采集并处理风电场数据，用空间插值法计算风电场未观测点的风8[0056](2)本发明通过应用空间插值法来估计风电场内未观测点的风速和风向；基于已[0058](4)本发明通过利用图注意力机制(GATs)高级特征学习方法，深入挖掘风电场内9i个数据点映射的二[0080]根据距离di计算每个数据点对待插值点的权重wi。权重是距风速和风向数据集；色深浅或不同颜色来表示风速的大小；风向分布图可以通过在网格点上绘制小箭头来表[0087]对于每台风机的经纬度，获取其经度和纬度坐标(记为(lon1,lat1)和(lon2,高级特征学习方法，深入挖掘风电场内各个风机之间的相互关系。其中，图注意力机制型的思想，构建一个能够处理多维特征(包括风电场数据和时间序列特征)的深度学习模融合这些特征，以捕捉风电场内部复杂的动态变化过程；采用Adam优化算法和均方误差[0108]风电场数据提取模块：使用空间插

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