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申请/专利权人：长江三峡集团实业发展(北京)有限公司;中国长江三峡集团有限公司

摘要：本发明提供的一种面向极端天气情景下的风光功率预测方法，属于风光发电预测领域，包括如下：获取风光功率相关的原始数据，从原始数据中挑选出极端天气情景下的时刻，将挑选出的极端天气出现时刻所对应的所有原始数据形成基础数据样本；对基础数据样本进行数据增强，生成新的训练数据；采用生成的新的训练数据，对用于极端天气识别的机器学习模型进行训练，训练后的机器学习模型对极端天气进行识别；步骤四、采用生成的新的训练数据，对现有的风光功率预测模型进行训练，构建极端天气情景下的风光功率预测模型。该方法能够解决极端天气条件下可用训练数据不足的问题，优化预测模型，增强其在极端天气条件下的适应性和预测能力。

主权项：1.一种面向极端天气情景下的风光功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、从多种数据源获取风光功率相关的原始数据，从原始数据中挑选出极端天气情景下的时刻，将挑选出的极端天气出现时刻所对应的所有原始数据存储备用，形成基础数据样本；从原始数据中挑选出极端天气情景下的时刻的操作包括以下步骤：S1.1、计算在全周期时间段内各时刻的各能源气象环境资源参数的原始数据的平均值，表达式为： ；其中，代表t时刻的能源气象环境资源参数的平均值，为全周期内第i个t时刻能源气象环境资源参数的数据值，N=1,2,3,…,n为全周期内t时刻的总个数；S1.2、计算得到能源气象环境资源参数的异常值，能源气象环境资源参数的异常值用以下公式计算： ；其中，代表第i个t时刻的能源气象环境资源参数的异常值，为第i个t时刻的能源气象环境资源参数的数据值；S1.3、利用步骤S1.2得到的能源气象环境资源参数的异常值，计算全天24个时刻对应的能源气象环境资源参数的标准差，采用以下公式计算： ；其中，代表全天24个时刻对应的能源气象环境资源参数的标准差，t=0,1,2,…,23；S1.4、将所有时刻的能源气象环境资源参数的异常值进行标准化处理，表达式为： ；只要有一种能源气象环境资源参数的大于或等于2，则代表t时刻出现极端天气，将大于或等于2的所有时刻提取出来，定义为极端天气条件下异常信号的出现时刻，将挑选出的极端天气出现时刻所对应的所有原始数据存储备用，形成基础数据样本；步骤二、对步骤一中形成的基础数据样本进行数据增强，生成新的训练数据；步骤三、采用步骤二生成的新的训练数据，对用于极端天气识别的机器学习模型进行训练，训练后的机器学习模型对极端天气进行识别；步骤四、构建极端天气情景下的风光功率预测模型，采用步骤二生成的新的训练数据对风光功率预测模型进行训练，训练后的风光功率预测模型对极端天气下的风光发电功率进行预测。

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