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基于时空融合图神经网络的多风电场短期功率预测方法.pdf

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基于时空融合图神经网络的多风电场短期功率预测方法,它包括以下步骤,步骤1:采集目标大型风电基地的若干目标风电场小时级的历史功率数据和外部气象信息数据;步骤2:将步骤1中的功率数据与气象数据映射到高维空间;步骤3:对由步骤2获得的数据进行处理,提取单个风电场功率数据的时序特征;步骤4:提取多个风电场功率数据间的空间特征;步骤5:交替进行以上两个步骤,将得到的时序特征和空间特征连接起来,以获得多风电场功率数据耦合的时空特征;步骤6:获得多风电场最终的功率预测结果。本发明的目的在于克服现有技术在进行多风电场短期功率预测时不能结合其功率数据深层时空特征的问题,提供了一种多风电场功率预测技术。