申请/专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司

申请日：2023-10-31

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN117634669A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/045;G06N3/08;G06F17/11;G06F18/214;G06F18/22;G06N3/0499

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明涉及一种基于Transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法，包括以下步骤：S1、使用拉格朗日插值法处理缺项的风电数据，并对风电数据进行相关性分析，挑选出对风功率影响显著的特征，对各风机的空间位置信息进行编码，形成空间信息特征，最后将数据制成训练集与测试集；S2、建立基于Transformer与seq2seq模型的风电厂功率预测模型；S3、选取合适的损失函数与求解器，对步骤S2搭建好的基于Transformer与seq2seq模型的风电厂功率预测模型进行训练；S4、输出对应预测的风电厂风功率。本发明能够有效提高风电预测的精确度。

主权项：1.一种基于Transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、使用拉格朗日插值法处理缺项的风电数据，并对风电数据进行相关性分析，挑选出对风功率影响显著的特征，对各风机的空间位置信息进行编码，形成空间信息特征，最后将数据制成训练集与测试集；S2、建立基于Transformer与seq2seq模型的风电厂功率预测模型；S3、选取合适的损失函数与求解器，对步骤S2搭建好的基于Transformer与seq2seq模型的风电厂功率预测模型进行训练；S4、将待预测时段对应的历史数据输入训练好的基于Transformer与seq2seq模型的风电厂功率预测模型，输出对应预测的风电厂风功率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司城东供电分公司 基于Transformer考虑空间特征的seq2seq超短期风电厂功率预测方法

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