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申请/专利权人：上海电机学院
摘要：本发明公开了一种风功率预测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集风电场的实测功率数据；步骤S2：对采集到的数据进行预处理，搭建风功率预测模型；步骤S3：利用蜣螂优化算法和LSTM模型，优化风功率预测模型，并加入注意力机制，得到风功率预测结果。能够有效地解决了现有方法预测结果精度不高的问题，可以为电力系统的日常工作、安排提供有益的理论指导参考，此外，通过本申请方案建立的模型能够在保障历史负荷数据的时序性基础上提高其平稳性，同时对输入特征变量进行筛选，进行多变量对单变量的负荷预测。
主权项：1.一种风功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集风电场的实测功率数据；步骤S2：对采集到的数据进行预处理，搭建风功率预测模型；步骤S3：利用蜣螂优化算法和LSTM模型，优化风功率预测模型，并加入注意力机制，得到风功率预测结果。
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