公开(公告)号：CN119886225A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510368805.X

申请日：2025-03-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周宇 ,  董天航 ,  张泽辉 ,  郑梁 ,  王翔 ,  华咏竹 ,  范思远 ,  刘洲 ,  左彬

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06N3/042 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于物理知识引导的风电功率智能预测方法和系统，该方法首先采集风力发电场数据，并进行预处理，将预处理后的数据划分训练集、测试集和验证集。其次构建风电功率预测模型，并融入物理先验知识，将训练集的数据输入到所述风电功率预测模型中进行训练。最后使用训练好的风电功率预测模型，通过测试集和验证集中的数据，进行多步预测，得到预测功率。该系统包括数据采集单元、数据预处理单元、模型构建单元、模型训练单元、模型预测单元。本发明提高了复杂环境下的预测精度和泛化能力，能够实现对风电场在不同气象条件下的风电功率进行更精确的预测，同时提升预测的鲁棒性。