【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习，具体涉及一种基于深度强化学习的风电功率短期预测方法和系统。
技术介绍
1、风电作为一种可再生的清洁能源在所有发电方式中占据了不小的比重，然而风电的不稳定性却大大阻碍了其发展，因此，准确地预测风电功率显得尤为重要。精准的风电功率预测帮助调整风机运行策略，减少能源浪费和经济损失，同时支持电力市场参与和可再生能源政策制定，推动清洁能源的可持续发展。
2、相关技术中，可以使用机器学习算法预测了风电场的功率输出，然而，统计方法在面对复杂地形和突发天气变化时，预测能力有所限制；可以使用高分辨率数值天气预报模型预测风电场的功率输出，通过物理模型能够更准确地考虑地形和气象条件对风速的影响，提高了预测的准确性；然而，物理建模方法需要大量的计算资源和高精度的地理数据，对模型参数和初始条件的准确性要求严格，限制了其在实际应用中的广泛应用。
3、深度强化学习在各种预测任务中表现出了巨大的优势，在复杂环境中取得了良好的表现；采用q-learning方法可以对风电功率进行预测；还可以采用ddpg算法实现对风电功率的短期预...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的风电功率短期预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于深度强化学习的风电功率短期预测方法，其特征在于，所述基于所述目标数据集和所述神经网络框架进行模型训练，得到目标模型以对风电功率进行预测，得到表征未来时刻风电功率的预测信息，包括：
3.如权利要求2所述的基于深度强化学习的风电功率短期预测方法，其特征在于，所述Actor网络组包括Actor网络和Actor目标网络，所述Critic网络组包括两个Critic网络和两个Critic目标网络；
4.如权利要求3所述的基于深度强化学习的风电功率短期预...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的风电功率短期预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于深度强化学习的风电功率短期预测方法，其特征在于，所述基于所述目标数据集和所述神经网络框架进行模型训练，得到目标模型以对风电功率进行预测，得到表征未来时刻风电功率的预测信息，包括：
3.如权利要求2所述的基于深度强化学习的风电功率短期预测方法，其特征在于，所述actor网络组包括actor网络和actor目标网络，所述critic网络组包括两个critic网络和两个critic目标网络；
4.如权利要求3所述的基于深度强化学习的风电功率短期预测方法，其特征在于，所述两个critic网络和所述两个critic目标网络构成第一critic组和第二critic组；
5.如权利要求4所述的基于深度强化学习的风电功率短期预测方法，其特征在于，所述利用所述td3算法进行模型训练，得到目标模型以对风电功率进行预测，得到预测信息，包括：
6.如权利要求5所述的基于深度强化学...
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