申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117748494A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;H02J3/38;G06Q50/06;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本申请公开了一种基于双注意力机制的短期风功率概率预测方法、系统、设备及介质，将历史气象数据作为风功率预测特征，采用双向长短期记忆神经网络构建风功率预测模型，并在风功率预测模型的编码器和解码器中分别引入第一注意力机制模块和第二注意力机制模块，使风功率预报模型选择性地关注相关性强的特性信息，而忽略相关性弱的特性信息。将生成的确定性风功率预报与历史风功率值进行比较，选择与当前预报值中最相似的历史风功率值构建集合预报场景，以预测不同置信区间下的风功率概率。本发明能够准确捕获风功率与气象数据中复杂的时空依赖性和不确定性，并提供准确且信息丰富的风功率概率预报结果，为新能源发展提供参考依据。

主权项：1.一种基于双注意力机制的短期风功率概率预测方法，其特征在于，所述方法包括：选择与风功率预测相关的历史气象数据，以及对应的历史风功率数据，将预设时间长度的所述历史气象数据作为风功率预测特征以构成风功率预测特征集；采用双向长短期记忆神经网络构建风功率预测模型，并在所述风功率预测模型的编码器和解码器中分别引入第一注意力机制模块和第二注意力机制模块；将所述风功率预测特征集输入所述编码器，以对所述编码器的隐藏状态和细胞状态进行更新；将更新后的编码器的隐藏状态作为所述解码器的第一输入特征，所述对应的历史风功率数据作为所述解码器的第二输入特征，获得风功率预测结果；获取实时气象数据，将所述实时气象数据与历史气象数据进行相似性比较，以获取满足相似性要求的历史气象数据，以所述满足相似性要求的历史气象数据对应的历史风功率数据构建预测场景集合；根据所述预测场景集合和所述风功率预测结果计算置信区间，并计算所述置信区间下的风功率概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心 基于双注意力机制的短期风功率概率预测方法及系统

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