基于Transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于Transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法，包括以下步骤：S1、使用拉格朗日插值法处理缺项的风电数据，并对风电数据进行相关性分析，挑选出对风功率影响显著的特征，对各风机的空间位置信息进行编码，形成空间信息特征，最后将数据制成训练集与测试集；S2、建立基于Transformer与seq2seq模型的风电厂功率预测模型；S3、选取合适的损失函数与求解器，对步骤S2搭建好的基于Transformer与seq2seq模型的风电厂功率预测模型进行训练；S4、输出对应预测的风电厂风功率。本发明专利技术能够有效提高风电预测的精确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于基于人工智能与大数据的风力发电预测，涉及一种风电厂功率预测方法，尤其是一种基于transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法。

技术介绍

1、风力发电作为一种可再生的清洁能源，对于减少温室气体排放、降低对化石燃料的依赖以及促进能源转型具有重要的作用。为尽快落实我国的2030年“碳达峰”与2060年“碳中和”的“双碳”目标，近年来我国清洁能源装机容量逐年攀升：截至2022年12月底，全国累计发电装机容量约25.6亿千瓦，同比增长7.8％。其中，风电装机容量约3.7亿千瓦，同比增长11.2％；太阳能发电装机容量约3.9亿千瓦，同比增长28.1％。

2、随着新能源的不断接入，我国电力系统正在经历从传统电力系统到新型电力系统的重大变革。包括风电在内的新能源发电虽然有着发电成本低，不产生碳排放等优点，但机遇与挑战并存，大量的新能源接入电力系统会带来新的挑战。风电预测可以帮助电力系统调度人员提前了解风电出力情况，合理安排火电机组、水电机组以及其他可再生能源的发电计划，以确保电力系统的经济稳定运行。然而，风电具有间歇本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于Transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法，其特征在于：所述步骤S1的具体步骤包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于Transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法，其特征在于：所述步骤S2的具体步骤包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于Transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法，其特征在于：所述步骤S3的具体步骤...

【技术特征摘要】

1.一种基于transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法，其特征在于：所述步骤s1的具体步骤包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电...

【专利技术属性】
技术研发人员：李源通，张志刚，赵风松，黄旭，张燕宏，张海胜，高强伟，杨国朝，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司，
类型：发明
国别省市：