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申请/专利权人：浙江大学海南研究院
摘要：本发明公开了一种注意力机制双通道神经网络的海上风电功率预测方法。本发明通过使用ConvLSTM‑ConvGRU双通道神经网络，以提高预测的准确性和可靠性。具体技术方案包括数据收集与预处理、双通道神经网络模型设计、注意力机制特征融合、预测模型设计、性能评估与优化等关键步骤；首先收集风速、风向、温度等环境参数的历史数据，通过特征筛选后，进行清洗、填补、归一化，以提高模型的收敛速度和预测性能；双通道神经网络模型通过并行处理不同长度时间序列下的特征数据，利用注意力机制动态调整不同特征的权重，实现特征融合。本发明主要用于风电场的运行管理，具有强适应性和实时性，满足海上风电场实时监控和调度需求。
主权项：1.一种注意力机制双通道神经网络的海上风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集历史风场数据；S2：数据预处理；S3：构建融合注意力机制特征的双通道神经网络模型；S3.1：设计ConvLSTM通道和ConvGRU通道，将两个通道的输出特征通过全连接层进行初步融合；S3.2：注意力机制特征融合：在初步融合的特征上应用多头自注意力机制模块，通过自注意力机制模块的全连接层得到风电功率预测结果；S4：模型的训练与优化；S5：将实时监测到的风速输入步骤S4训练后的模型进行预测处理，输出对应的风电功率，实现风电功率的实时预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学海南研究院 一种注意力机制双通道神经网络的海上风电功率预测方法
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