[发明专利]风电功率预测方法、系统、设备及介质

摘要

本公开实施例中提供了一种风电功率预测方法、系统、设备及介质，属于数据处理技术领域，具体包括：获取待预测地区的历史风电功率数据；将历史风电功率数据进行预处理；得到多时间尺度特征；根据多时间尺度特征建立t分布概率神经网络；得到多个初始模型；将验证集分别输入每个初始模型，将输出结果最优的初始模型作为预测模型；将测试集输入预测模型，得到待预测地区的风电功率预测结果。通过本公开的方案，利用一维卷积神经网络和双向长短记忆网络提取得到多时间尺度特征，并利用学生t分布对风功率预测的不确定性进行刻画，并构建了深度学生t概率神经网络来对未来风功率的不确定性进行准确预测，提高了预测效率和精准度。