[发明专利]一种基于多点NWP的深度学习功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多点NWP的深度学习功率预测方法，所述基于多点NWP的深度学习功率预测方法包括以下步骤(1)采集指定区域内功率预测所需数据；(2)将所述步骤(1)采集的数据进行预处理，得到训练深度学习网络所需数据集；(3)根据所述步骤(2)得到的数据集逐层训练深度学习网络的每一层，得到每层的网络参数；(4)将所述步骤(3)中得到的每层网络参数初始化一个深度神经网络，并进行微调，得到最终的深度学习功率预测模型；(5)将多点NWP数据输入所述步骤(4)中得到的深度学习功率预测模型，预测得到指定区域内任意风电机组、风电场、风电场群短期功率预测结果。

主权项

一种基于多点NWP的深度学习功率预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤：(1)采集指定区域内功率预测所需数据；(2)将所述步骤(1)采集的数据进行预处理，得到训练深度神经网络所需数据集；(3)以所述步骤(2)预处理后的多点NWP数据为输入，以所述步骤(2)预处理后指定区域内多台风电机组功率作为输出，搭建多对多映射的深度神经网络结构，所述深度神经网络结构表示复杂流场的时空耦合关系和机组出力间相互影响关系，并结合流场各位置间的联系和机组间出力的联系。(4)根据所述步骤(2)得到的数据集逐层训练深度神经网络的每一层，得到每层的网络参数；(5)将所述步骤(4)中得到的每层网络参数初始化步骤(3)搭建好的深度神经网络，并进行微调，得到最终的深度学习功率预测模型；(6)将多点NWP数据输入所述步骤(5)中得到的深度学习功率预测模型，预测得到指定区域内任意风电机组、风电场、风电场群短期功率预测结果。