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摘要：本发明属于风速预测技术领域，具体涉及基于时空智适应预测引擎的封闭母线风速预测控制方法，步骤包括对于需要进行风速预测的封闭母线处的风机，设定风速阈值并配置控制系统；收集各风机风速的历史数据并进行预处理，将预处理后的历史数据分为训练集和测试集；对预处理后的历史数据基于深度学习进行特征提取，分析其中的时间序列特征；建立基础神经网络架构；建立深度空间分析引擎与时序分析引擎，并将其融合获得时空智适应预测引擎算法，得到风速的最终预测值；依据风速的最终预测值和封闭母线温度，制定相应风机的控制策略，通过控制系统调整风机风速。本发明能够对封闭母线内外部风机进行风速预测，依据控制策略及时对风机风速进行调整。

主权项：1.基于时空智适应预测引擎的封闭母线风速预测控制方法，其特征在于包括以下步骤：S1、对于需要进行风速预测的封闭母线处的风机，设定风速阈值，风速阈值包括高风速阈值和低风速阈值，并配置控制系统，控制系统用于结合风速预测以及实时监测获取的封闭母线温度来调整风机风速，确保封闭母线温度在安全范围内；S2、对于需要进行风速预测的风机，收集各风机风速的历史数据，对历史数据中的缺失值和异常值进行处理，并对处理后的历史数据进行归一化和数据平滑，完成对历史数据的预处理，将预处理后的历史数据分为训练集和测试集；S3、对预处理后的历史数据基于深度学习进行特征提取，分析其中的时间序列特征，时间序列特征包括趋势、季节性和周期性；S4、建立基础神经网络架构，用于处理时间序列特征，基础神经网络架构包括输入层、隐藏层、输出层三部分，通过将隐藏层的输出连接到下一个时间点的输入上，形成一个循环结构，捕捉时间序列特征中的时间依赖关系；S5、建立空间分析引擎，包括遗忘门、输入门、记忆单元和输出门，用于优化基础神经网络架构的输出；S6、建立深度空间分析引擎，深度空间分析引擎由多层空间分析引擎组成，能够捕捉更复杂的数据特征；S7、构建基于深度空间分析引擎的预测方法，步骤包括数据准备、构建深度空间分析引擎模型、模型训练、风速预测和损失计算；S8、建立时序分析引擎，包括自回归、差分和移动平均，用于预测具有自回归和移动平均特性的时间序列数据；S9、构建基于时序分析引擎的预测方法，步骤包括定义模型参数、适应度函数定义、计算适应度、择优选择和设置终止条件；S10、将深度空间分析引擎与时序分析引擎融合，获得时空智适应预测引擎算法；S11、应用时空智适应预测引擎算法进行风机风速的时序预测，得到风速的最终预测值；S12、依据风速的最终预测值，结合实时监测获取的封闭母线温度，制定相应风机的控制策略，依据控制策略通过控制系统调整风机风速。

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