一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，步骤如下：获取某区域风电场的历史功率及待测风电场影响因子的历史数据，建立特征数据库；使用t分布随机近邻嵌入算法在保留数据相似性的同时对数据进行降维；利用CNN对处理后的风电数据进行局部特征提取；使用主要架构为编码器‑解码器的FEDformer模型，使用编码器中的MOE模块分解输入信号，FEB模块加权，使用解码器中的FEA模块对信号执行交叉注意操作，提取信号中的相关性和相似性，实现模型的自适应学习和预测，得到最终的预测结果。本发明专利技术能够为平衡系统电力供应和负荷需求提供基础，防止系统因风电接入电网发生故障，提高电力系统的稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及新能源发电及入网的风电功率预测领域，特别是一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法。

技术介绍

1、随着太阳能、风电等新能源的不断发展，新能源在电力系统中的占比不断提高，对缓解我国能源问题发挥了重要作用。同时，在“双碳”目标下，太阳能、风能等新能源得到了快速发展，高比例新能源接入电网将会成为一种趋势。我国风能具有储量丰富、分布广以及可利用性强等特点，风电在我国得到了快速的发展与应用，但风电出力具有波动性和随机性，导致电网多个时间尺度上的电能不平衡，为电网调度带来了极大挑战。因此，快速、准确的风电功率预测对电力系统的供需平衡和供电安全来说意义重大。

技术实现思路

1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，从而为平衡系统电力供应和负荷需求提供基础，防止系统因风电接入电网发生故障，保障电力系统安全且稳定地运行。

2、技术方案：本专利技术所述的一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，包括以下步骤：

3、（1）获取某区域风电场的历史功率及待本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特征在于，步骤（1）所述的待测风电场影响因子包括风速、风向、温度、湿度。

3.根据权利要求1所述的一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤（1）具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤（2）具体为：

5.根据权利要求1所述的一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤（3）具体为：>

6.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特征在于，步骤（1）所述的待测风电场影响因子包括风速、风向、温度、湿度。

3.根据权利要求1所述的一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤（1）具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特征在于，所述步骤（2）具体为：

5.根据权利要求1所述的一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：马健，马刚，袁宇波，卜强生，叶志刚，王伟，陈遗志，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：