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申请/专利权人：华北电力大学
摘要：本申请提供了一种计及极端天气的区域风电功率预测方法、装置及服务器，包括：基于极端天气自适应识别机制以及非极端天气识别模型对气象数据信息进行天气类型识别，确定出目标风电场所对应的天气类型；若目标风电场所对应的天气类型为极端天气类型，则多个风电功率预测模型之中确定出极端天气类型所对应的目标风电功率预测模型，将气象数据信息输入至目标风电功率预测模型之中，预测出当前气象数据下目标风电场的风电功率。实现了通过在风电功率预测模型开发中，需考虑不同天气过程下的气象特征与风电场的风电功率特性的差异性，针对不同天气过程分别构建差异化的风电功率预测模型，以提升对不同天气类型下风电场的风电功率预测的准确度。
主权项：1.一种计及极端天气的区域风电功率预测方法，其特征在于，所述区域风电功率预测方法包括：获取目标风电场的气象数据信息；其中，气象数据信息包括风速信息、温度信息、风向信息、气压信息以及湿度信息；基于预先确定好的极端天气自适应识别机制以及预先训练的非极端天气识别模型对所述气象数据信息进行天气类型识别，确定出所述目标风电场所对应的天气类型；其中，天气类型包括极端天气类型以及非极端天气类型；若所述目标风电场所对应的天气类型为极端天气类型，则在预先训练好的多个风电功率预测模型之中确定出该极端天气类型下的极端天气情况所对应的目标风电功率预测模型，将所述气象数据信息输入至目标风电功率预测模型之中，对所述气象数据信息进行处理，预测出当前气象数据信息下所述目标风电场的风电功率；其中，所述风电功率预测模型是通过对气象数据信息与风电功率之间的相关性对时间卷积神经网络模型进行迭代训练得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学 一种计及极端天气的区域风电功率预测方法、装置及服务器
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