申请/专利权人：南京师范大学;江苏省电力试验研究院有限公司;国电南瑞科技股份有限公司

申请日：2024-03-01

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117810997A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;G06F18/213;G06N3/0464;G06F18/22;G06F18/23;G06Q50/06;H02J3/38

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，步骤如下：获取某区域风电场的历史功率及待测风电场影响因子的历史数据，建立特征数据库；使用t分布随机近邻嵌入算法在保留数据相似性的同时对数据进行降维；利用CNN对处理后的风电数据进行局部特征提取；使用主要架构为编码器‑解码器的FEDformer模型，使用编码器中的MOE模块分解输入信号，FEB模块加权，使用解码器中的FEA模块对信号执行交叉注意操作，提取信号中的相关性和相似性，实现模型的自适应学习和预测，得到最终的预测结果。本发明能够为平衡系统电力供应和负荷需求提供基础，防止系统因风电接入电网发生故障，提高电力系统的稳定性。

主权项：1.一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取某区域风电场的历史功率及待测风电场影响因子的历史数据，建立特征数据库，识别并剔除原始数据中的异常值，填补原始数据中的缺失值，使用z-score将数据标准化；（2）使用t分布随机近邻嵌入算法，在保留数据相似性的同时对数据进行降维；（3）利用CNN对已经处理过的风电数据进行局部特征提取，生成更重要的信息；（4）使用主要架构为编码器-解码器的FEDformer模型，经过编码器的MOE模块对输入信号进行分解，FEB模块对频域特征进行加权，使高频特征得到更高的权重，再由解码器中的FEA对来自编码器和解码器中的信号执行交叉注意操作，提取信号中的相关性和相似性，实现模型的自适应学习和预测，得到最终的预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京师范大学;江苏省电力试验研究院有限公司;国电南瑞科技股份有限公司 一种基于时空相关性的短期风电功率预测方法

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