[发明专利]一种考虑时空分布特征的风电功率多步预测方法

摘要

本发明公开了考虑时空分布特征的风电功率多步预测方法，包括：利用所获取的风电机组数据，对风电机组数据进行聚类，聚类成若干个机组群，以提取出风电场功率的空间分布特征；对每一个机组群的功率序列进行EEMD分解，得到若干个风电场功率子序列，提取出风电功率序列的时间分布特征；为每一个机组群的子序列分别建立编码器‑解码器多步预测网络模型，该网络模型由两个GRU网络组成，第一个网络提取输入功率序列的有效信息后将其编码成特征向量；第二个网络则对编码器传送过来的特征向量进行解码，获得预测功率序列；将各个机组群的预测功率进行重构，获得风电场总功率的预测曲线。本方法保证了预测尺度和预测精度，更加贴近实际风电调度任务场景。