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申请/专利权人：上海能源科技发展有限公司
摘要：本发明提供一种基于多源数据的OI‑LSTM的风电场长期风功率预测方法及系统，风功率预测方法包括获取在预设时间内清洗后的场站清洗数据；所述场站清洗数据包括场站气象要素数据和场站功率数据；依据所述场站气象要素数据对该场站的气象格点预测数据选取最优插值算法，得到气象站点预测数据；筛选关键气象要素，并在所述气象站点预测数据中获取与所述关键气象要素对应的关键要素预测数据；将所述场站功率数据与相同时段的关键气象要素预测数据按照时间段划分为训练集和验证集；利用所述训练集和所述验证集对深度神经网络进行训练，获得风功率预测模型，以用于对风功率进行预测。采用上述预测方法，可以提高模型训练效率和优化模型训练结果。
主权项：1.一种基于多源数据的OI-LSTM的风电场长期风功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取在预设时间内清洗后的场站清洗数据；所述场站清洗数据包括场站气象要素数据和场站功率数据；S2：依据所述场站气象要素数据对该场站的气象格点预测数据选取最优插值算法，得到气象站点预测数据；S3：筛选关键气象要素，并在所述气象站点预测数据中获取与所述关键气象要素对应的关键要素预测数据；S4：将所述场站功率数据与相同时段的关键气象要素预测数据按照时间段划分为训练集和验证集；S5：利用所述训练集和所述验证集对深度神经网络进行训练，获得风功率预测模型，以用于对风功率进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海能源科技发展有限公司 基于多源数据的OI-LSTM的风电场长期风功率预测方法及系统
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