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申请/专利权人：广西电网有限责任公司;南方电网能源发展研究院有限责任公司

摘要：本申请涉及一种极端天气下风机损失功率预测模型训练方法和装置。所述方法包括：获取风电场站中至少一个风电机组对应的地理位置信息以及气象信息；对各地理位置信息以及各气象信息进行特征提取，得到各风电机组对应的风电机组发电特征集；将各风电机组发电特征集输入至待训练的损失功率预测模型，得到各风电机组对应的风电机组损失功率预测值；根据各风电机组的运行特性以及各风电机组损失功率预测值，对待训练的损失功率预测模型进行训练，得到已训练的损失功率预测模型。采用本方法能够提高极端天气条件下风电机组的风机损失功率预测模型对功率损失值的预测精度。

主权项：1.一种极端天气下风机损失功率预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取风电场站中至少一个风电机组对应的地理位置信息以及气象信息；对各所述地理位置信息以及各所述气象信息进行特征提取，得到各所述风电机组对应的风电机组发电特征集；将各所述风电机组发电特征集输入至待训练的损失功率预测模型，得到各所述风电机组对应的风电机组损失功率预测值；所述待训练的损失功率预测模型依次包括风电机组故障类型判别子模型、风电机组故障聚类子模型以及风电机组功率损失值计算子模型；根据各所述风电机组的运行特性以及各所述风电机组损失功率预测值，对所述待训练的损失功率预测模型进行训练，得到已训练的损失功率预测模型；所述将各所述风电机组发电特征集输入至待训练的损失功率预测模型，得到各所述风电机组对应的风电机组损失功率预测值，包括：将各所述风电机组发电特征集输入至所述风电机组故障类型判别子模型，得到各所述风电机组对应的风电机组故障类型判别信息；将所述风电机组故障类型判别信息输入至所述风电机组故障聚类子模型，得到各所述风电机组对应的风电机组故障类型聚类信息；将所述风电机组发电特征集以及所述风电机组故障类型聚类信息输入至所述风电机组功率损失值计算子模型，得到各所述风电机组对应的风电机组损失功率预测值；所述将所述风电机组发电特征集以及所述风电机组故障类型聚类信息输入至所述风电机组功率损失值计算子模型，得到各所述风电机组对应的风电机组损失功率预测值，包括：根据所述风电机组发电特征集以及所述风电机组故障类型聚类信息，构建时间序列样本以及时间序列标记；对所述时间序列样本进行归一化处理，得到归一化时间序列；根据所述归一化时间序列以及所述时间序列标记，得到各所述风电机组对应的风电机组损失功率预测值；其中，所述时间序列样本是在不同时间上收集到的数据样本，用于所描述现象随时间变化的情况；所述时间序列标记是对时间序列样本进行标记的信息；所述根据所述风电机组发电特征集以及所述风电机组故障类型聚类信息，构建时间序列样本以及时间序列标记，包括：将特征提取后得到的所述风电机组发电特征集与进行特征聚类得到的所述风电机组故障类型聚类信息作为风电机组功率损失值计算子模型输入量，构建时间序列样本以及时间序列标记；所述根据所述归一化时间序列以及所述时间序列标记，得到各所述风电机组对应的风电机组损失功率预测值，包括：构建基于LSTM网络模型的风电机组功率损失值计算子模型，根据归一化时间序列以及时间序列标记，使用时序反向传播算法进行训练，设置均方根误差为损失函数，设置Sigmoid为激活函数，当模型损失值趋于稳定时保存风电机组功率损失值计算子模型，经过风电机组功率损失值计算子模型的计算，得到各风电机组对应的所述风电机组损失功率预测值。

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