一种基于AI的风电功率的预测方法及预测系统技术方案

本申请提出一种基于AI的风机的风电功率的预测方法及预测系统。该方法包括：基于天气预报预测值及历史数据值分别获取预测值特征及历史数据值特征，基于注意力机制模型，得到预测值注意力特征及历史数据值注意力特征，通过融合历史数据值注意力特征与预测值特征，得到预测值融合特征，以及通过融合预测值注意力特征与历史数据值特征，得到历史数据值融合特征，基于历史数据值融合特征、预测值融合特征及全局特征通道维度信息进行拼接得到风电功率的预测值。该方法可以有效提高预测准确度，减少弃风，可准确的预测未来的风机功率。可准确的预测未来的风机功率。可准确的预测未来的风机功率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI的风电功率的预测方法及预测系统


[0001]本申请涉及风力发电
，具体的涉及一种基于AI数据挖掘的风机的风电功率的预测方法及预测系统。

技术介绍

[0002]风能是具有大规模发展潜力的可再生能源，近年来，随着风电设备制造技术的普及和风机厂商制造规模的不断扩展，风机价格逐步降低，风力发电是目前最成熟的、最具商业化开发前景的可再生能源发电技术之一，许多国家都将风力发电作为未来发展的主要能源来制定电力发展规划。
[0003]随着我国风电装机容量的快速增长，风电对电网的威胁正在凸现。大规模风电的快速发展、集中接入和远距离输送对电网调度提出了更高的要求。因为风能具有的间歇性和波动性影响高效而安全地并网，因此目前我国目前存在大量的弃风行为，这无疑造成了大量资源的闲置和浪费。而对风机的发电功率的准确预测，不仅可解决风电消纳问题，也会增强风电在电力市场中的竞争力，提高上网电价。尽管研究者提出了很多风电功率预测模型，并在实验室条件和现场试验中获得了成功，但目前为止，在风电功率预测场景中，能够实现商业化并能实现工业应用的预测系统还非常少，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI的风电功率的预测系统，其特征在于，包括：第一支路及第二支路，所述第一支路基于风向预测值及风速预测值并基于预设的第一预测模型以获得预测值特征，通过注意力机制模型，得到预测值注意力特征，再融合预测值注意力特征与历史数据值特征，得到历史数据值融合特征；所述第二支路基于历史数据等并基于预设的第一预测模型获得历史数据值特征，通过注意力机制模型，得到历史数据值注意力特征，再通过融合历史数据值注意力特征与预测值特征，得到预测值融合特征：第五数据处理模块基于历史数据值融合特征、预测值融合特征及全局特征并通过通道维度信息进行拼接得到风电功率的预测值。2.如权利要求1所述的基于AI的风电功率的预测系统，其特征在于，所述第一支路包括：第一数据获取模块、其用于获得风向预测值和风速预测值、第一数据处理模块，其接收第一数据获取模块反馈的信息并分别处理，获得得到各自特征、并将各自特征进行维度信息融合，并输出至第二数据处理模块，第二数据处理模块接收并响应融合的信息，经处理得到预测值特征。3.如权利要求1所述的基于AI的风电功率的预测系统，其特征在于，所述第二支路包括：第二数据获取模块，以获得匹配第一数据获取模...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝雨辰，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：