【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电，尤其涉及一种短期风功率预测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、风功率预测是指以风速、功率或数值天气预报等信息作为模型的输入，结合风电场机组的设备状态及运行工况，预测风电场未来一段时间内的有功功率。其中，短期风功率预测一般是指预测次日0时起未来3天或7天的风电场的有功功率，时间分辨率为15min。
2、目前的短期风功率预测建模的常用方法主要有：统计方法、神经网络方法以及混合方法，其中，最常用的是神经网络方法；但现有的神经网络方法需要的机器性能要求高且训练速度慢，并且预测得到的功率预测值的准确率也不高；并且模型部署的过程还比较繁琐，影响了短期风功率预测结果的生成效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种短期风功率预测方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有短期风功率预测建模对机器性能要求高、训练速度慢、预测准确率不高的问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供一种短期风功率预测方法，包括：
3、获取历史天气预...
【技术保护点】
1.一种短期风功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的短期风功率预测方法，其特征在于，所述对预处理后的所述历史天气预报数据进行重要性分析和相关性分析，得到关键特征的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的短期风功率预测方法，其特征在于，所述将所述关键特征和其对应的历史实际功率输入初始模型进行参数拟合处理，得到风功率预测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的短期风功率预测方法，其特征在于，所述初始模型的公式为：
5.根据权利要求3所述的短期风功率预测方法，其特征在于，所述将所述关键特征和其对应的历史实际功率...
【技术特征摘要】
1.一种短期风功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的短期风功率预测方法，其特征在于，所述对预处理后的所述历史天气预报数据进行重要性分析和相关性分析，得到关键特征的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的短期风功率预测方法，其特征在于，所述将所述关键特征和其对应的历史实际功率输入初始模型进行参数拟合处理，得到风功率预测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的短期风功率预测方法，其特征在于，所述初始模型的公式为：
5.根据权利要求3所述的短期风功率预测方法，其特征在于，所述将所述关键特征和其对应的历史实际功率输入初始模型进行参数拟合处理，并进行参数自动寻优处理，得到所述模型参数的最佳取值，包括：
6.根据权利要求1所述的短期风功率预测方法，其特征在于，所述将所述关键特征和其对应的历史实际功...
【专利技术属性】
技术研发人员：李正兵，王志军，黎俊飞，郑慧勤，吴志宁，唐博，岑道恕，吴正琪，杨梦，彭乾龙，杨欢，邓琛，杨东升，
申请(专利权)人：华润电力技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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