【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力系统，尤其涉及一种基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法及系统。
技术介绍
1、在当前新能源领域，风电功率预测技术对于提升电网调度的智能化水平、优化电力资源配置以及确保电网的稳定性和可靠性具有至关重要的作用。尽管现有技术在风电功率预测方面取得一定成果，但依然存在若干亟待解决的问题。
2、现有技术方案主要包括基于数值天气预报的物理方法、依赖历史数据的统计学方法、利用地理位置信息的空间相关性方法，以及应用深度学习等先进算法的预测模型。这些方法虽各有优势，但也存在一些不同的局限性。例如，物理方法对气象数据的质量和获取成本高度依赖；统计学方法受限于对大量历史数据的需求，且可能忽略气象因素的复杂性；空间相关性方法的适用性受限于地理位置的相似性和分布特性；深度学习方法虽能处理复杂的非线性关系，但其模型结构和参数选择的复杂性导致了较高的计算成本和对专业知识的依赖。
技术实现思路
1、鉴于上述的分析，本申请实施例旨在提供一种基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法及系统...
【技术保护点】
1.一种基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法，其特征在于，通过多源数据融合技术和实时数据采集技术获取气象数据进一步包括：
3.根据权利要求2所述的基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法，其特征在于，使用物联网设备实时采集关键气象数据进一步包括：
4.根据权利要求2所述的基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法，其特征在于，对所述气象数据进行预处理进一步包括：
5.根据权利要求4所述的基于气象特征和深度学习模型的风电...
【技术特征摘要】
1.一种基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法，其特征在于，通过多源数据融合技术和实时数据采集技术获取气象数据进一步包括：
3.根据权利要求2所述的基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法，其特征在于，使用物联网设备实时采集关键气象数据进一步包括：
4.根据权利要求2所述的基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法，其特征在于，对所述气象数据进行预处理进一步包括：
5.根据权利要求4所述的基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法，其特征在于，基于预处理后的历史气象数据或实时气象数据构建历史特征数据集或实时特征数据集进一步包括：
6.根据权利要求5所述的基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法，其特征在于，利用贝叶斯...
【专利技术属性】
技术研发人员：王长伟，陈海涵，高超，韩博文，邝凡，唐酿，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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