公开(公告)号：CN119807720A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510300821.5

申请日：2025-03-14

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 张弦 ,  王贵斌 ,  黄心隆 ,  王怀智 ,  刘斯怡 ,  马琛

IPC: G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了基于扩展长短时记忆神经网络的海上风电功率预测方法，涉及可再生能源预测技术领域，包括以下步骤：S1、从原始风电数据中提取趋势性和季节性成分；S2、通过构建扩展长短时记忆神经网络对提取的趋势性和季节性成分进行预测；S3、集成不同组合下的扩展长短时记忆神经网络预测结果，得到最终的风电功率预测值。本发明采用上述基于扩展长短时记忆神经网络的海上风电功率预测方法，通过提取趋势性和季节性成分，结合扩展长短时记忆神经网络的高效建模能力，显著提升了风电功率预测的精度和稳定性，为电力系统调度提供可靠支持，降低风电波动对电网的影响，具有重要工程应用价值。