风电机组发电功率预测模型训练方法技术

本公开提出一种风电机组发电功率预测模型训练方法

【技术实现步骤摘要】
风电机组发电功率预测模型训练方法、装置及设备


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及一种风电机组发电功率预测模型训练方法
、
装置及设备
。

技术介绍

[0002]新能源发电技术包括风力发电
、
太阳能发电
、
海洋能发电
、
地热能发电和生物质能发电等
。
这些技术都是通过相应的设备将可再生能源转化为电能，从而实现发电的目的
。
随着技术的不断发展和成本的降低，新能源发电已经成为全球能源供应中越来越重要的一部分
。
在新能源发电占比不断增加的情况下，为了保障电网的稳定运行，对功率预测的准确性提出了更高的要求
。

技术实现思路

[0003]本公开提出了一种风电机组发电功率预测模型训练方法
、
装置及设备，旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一
。
[0004]本公开第一方面实施例提出了一种风电机组发电功率预测模型训练方法，包括：获取多条训练数据，其中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种风电机组发电功率预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多条训练数据，其中，每条训练数据包括每天中多个时间点的多种机组运行数据构成的第一矩阵
、
多种测风塔数据构成的第二矩阵
、
多种气象预报数据构成的第三矩阵；分别将每条训练数据的所述第一矩阵
、
所述第二矩阵以及所述第三矩阵作为特征图并进行融合处理，以得到训练特征图；以及分别将所述训练特征图输入至初始网络模型，以输出多个时间点的多个预测功率；利用预设损失函数基于多个时间点的实际功率和所述预测功率计算目标损失值，并参考所述目标损失值对所述初始网络模型进行优化直至收敛，得到发电功率预测模型
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设损失函数基于多个时间点的实际功率和所述预测功率计算损失值，包括：将所述多个时间点划分为新能源大发时段
、
用电高峰时段
、
其它时段；基于所述新能源大发时段内多个时间点的实际功率和预测功率计算第一损失值，并基于所述用电高峰时段内多个时间点的实际功率和预测功率计算第二损失值，并基于所述其它时段内多个时间点的实际功率和预测功率计算第三损失值；以及将所述第一损失值
、
第二损失值以及第三损失值进行累加，得到所述目标损失值
。3.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述新能源大发时段内多个时间点的实际功率和预测功率计算第一损失值，包括：从所述新能源大发时段对应的超参数区间确定第一超参数；以及基于所述新能源大发时段内多个时间点的实际功率和预测功率以及所述第一超参数，计算所述第一损失值
。4.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述用电高峰时段内多个时间点的实际功率和预测功率计算第二损失值，包括：从所述用电高峰时段对应的超参数区间确定第二超参数；以及基于所述用电高峰时段内多个时间点的实际功率和预测功率以及所述第二超参数，计算所述第二损失值
。5.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中，根据以下损失函数计算所述第一损失值：其中，
Loss1
表示所述第一损失值，
N
表示新能源大发时段内时间点数量，
y
i
表示新能源大发时段内时间点
i
的实际功率，表示时间点
i
的预测功率，
α
表示第一超参数，并且
α
∈[0.55,0.9]。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：王青天，钟明，安娜，杨宁，王春森，李小翔，黄思皖，张燧，温晗秋子，史鉴恒，王宝岳，
申请(专利权)人：华能集团技术创新中心有限公司宁夏金信光伏电力有限公司，
类型：发明
国别省市：