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申请/专利权人：安徽立卓智能电网科技有限公司
摘要：本发明涉及风电功率预测技术领域，公开了基于数据驱动的场站端轮毂预测风速的修正方法，包括以下步骤：S1获取数据集：获取场站历史数据和场站信息数据；S2数据预处理：对获取的场站历史数据和场站信息数据分别进行异常值判断；S3制作样本数据集：将异常值判断后的场站历史数据和场站信息数据制作成样本数据集。本发明综合考虑了风场的地形和风场布局情况，基于数据驱动分别对每一个风电机组的轮毂处风速进行了预测修正；同时引进深度学习CNN模型，结合各类风电特征的空间和时间相关性，有效地捕捉到风电数据中的空间和时间特征，从而提高了预测模型的准确性和泛化能力。
主权项：1.基于数据驱动的场站端轮毂预测风速的修正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取数据集：获取场站历史数据和场站信息数据；S2数据预处理：对获取的场站历史数据和场站信息数据分别进行异常值判断；S3制作样本数据集：将异常值判断后的场站历史数据和场站信息数据制作成样本数据集；S4模型构建：模型包括输入层、特征变换层、连接层、全连接层和输出层，其中特征变换层包括依次连接的卷积层一、最大池化层一、卷积层二、最大池化层二和展平层；全连接层包括依次连接的全连接层一、全连接层二、全连接层三、全连接层四和全连接层五；连接层与输入层、展平层和全连接层一连接，输出层与全连接层五连接；S5模型训练与优化：采用训练集和测试集对模型进行训练以及优化；S6利用训练后的模型进行各个风电机组轮毂处风速的预测。
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