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申请/专利权人：华能华家岭风力发电有限公司
摘要：本发明公开了一种超短期风功率预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括获取风电场的原始数据集并进行处理，基于处理后的原始数据进行训练；对训练后原始数据中的风速数据进行分解，计算各分解分量，并基于计算结果构建特征矩阵；引入残差注意力机制对特征矩阵进行重构，利用重构后的结果建立网络模型并进行二次训练，对超短期风功率进行预测。本发明不仅提升了超短期风功率预测的精度和可靠性，还在优化算法方面取得了显著的进步，为风电场等可再生能源的稳定供电和电网运行提供了有效的支持。
主权项：1.一种超短期风功率预测方法，其特征在于：包括，获取风电场的原始数据集并进行处理，基于处理后的原始数据进行训练；采用改进的自适应噪声完备集成经验模态分解模型，对训练后原始数据中的风速数据进行分解，计算各分解分量，并基于计算结果构建特征矩阵；引入残差注意力机制对特征矩阵进行重构，利用重构后的结果建立网络模型并进行二次训练，对超短期风功率进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华能华家岭风力发电有限公司 一种超短期风功率预测方法及系统
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