【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风速预测，具体为一种基于图嵌入和gin-gru的多风电场多特征的风速预测方法。
技术介绍
1、在可再生能源领域，尤其是风能发电，准确预测风速对于电网的稳定运行和能源管理至关重要。传统的风速预测方法主要依赖物理模型或统计学方法，但这些方法面临着数据处理能力有限、预测精度不足等挑战。随着机器学习和深度学习技术的发展，基于数据驱动的风速预测方法逐渐兴起，提供了新的解决方案。
2、已知技术中，例如支持向量机（svm）、随机森林、极限学习机（elm）等机器学习方法，以及反向传播（bp）、循环神经网络（rnn）、长短期记忆网络（lstm）等深度学习方法，都被用于风速预测，并取得了一定的效果。然而，这些方法在处理非线性和非平稳的风速数据时仍存在局限性，为了克服这些限制，提出了一种新的风速预测方法，该方法结合了图嵌入和图神经网络（如gin-gru，即图同构网络和门控循环单元）。这种方法利用图嵌入来捕捉风电场之间的空间关系，而gin-gru能够有效处理时间序列数据，提高风速预测的准确性。通过这种多风电场多特征的风速预测方法，可以...
【技术保护点】
1.一种基于图嵌入和GIN-GRU的多风电场多特征的风速预测方法，其特征在于，包括以下两个内容：
2.根据权利要求1所述的一种基于图嵌入和GIN-GRU的多风电场多特征的风速预测方法，其特征在于，所述S1.1.1、基于随机森林的主特征和次要特征提取包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于图嵌入和GIN-GRU的多风电场多特征的风速预测方法，其特征在于，所述S1.1.2、基于PCA的次要特征降维包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于图嵌入和GIN-GRU的多风电场多特征的风速预测方法，其特征在于，所述S1.1.3、将...
【技术特征摘要】
1.一种基于图嵌入和gin-gru的多风电场多特征的风速预测方法，其特征在于，包括以下两个内容：
2.根据权利要求1所述的一种基于图嵌入和gin-gru的多风电场多特征的风速预测方法，其特征在于，所述s1.1.1、基于随机森林的主特征和次要特征提取包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于图嵌入和gin-gru的多风电场多特征的风速预测方法，其特征在于，所述s1.1.2、基于pca的次要特征降维包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于图嵌入和gin-gru的多风电场多特征的风速预测方法，其特征在于，所述s1.1.3、将主特征和降维后的次要特征进行拼接作为搭建网络图的数据集包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于图嵌入和gin-gru的多风电场多特征的风速预测方法，其特征在于，所述s1.2.1、利用s1.1.3中所述...
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