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申请/专利权人：北京瑞科同创科技股份有限公司

摘要：本公开提供一种风电场功率数据预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：获取目标区域中多个风电场的历史运行数据及预测数据，并基于所述多个风电场的所述历史运行数据及所述预测数据调整网络参数，得到预训练大模型；基于所述预训练大模型构建目标小模型，基于待预测的目标风电场的所述历史运行数据及所述预测数据对所述目标小模型进行微调；基于微调后的所述目标小模型预测所述目标风电场的功率数值。本公开既可以通过预训练大模型获取普适性，又通过小模型微调包容了风电场的个性化，提高了预测的准确性。

主权项：1.一种风电场功率数据预测方法，其特征在于，包括：获取目标区域中多个风电场的历史运行数据及预测数据，并基于所述多个风电场的所述历史运行数据及所述预测数据调整网络参数，得到预训练大模型；基于所述预训练大模型构建目标小模型，基于待预测的目标风电场的所述历史运行数据及所述预测数据对所述目标小模型进行微调，其中，所述目标小模型为用于对某一特定风电场的功率数值进行预测的模型；基于微调后的所述目标小模型预测所述目标风电场的功率数值；在所述基于所述多个风电场的所述历史运行数据及所述预测数据调整网络参数，得到预训练大模型之前，所述方法包括：基于多头注意力机制，前馈神经网络及求和与归一化层构造编码器，并由多个所述编码器组成多编码器模块；以串联或并联的方式基于多个所述多编码器模块构建所述预训练大模型；所述基于所述预训练大模型构建目标小模型，包括：在所述预训练大模型的基础上添加多个门控循环单元结构，构建所述目标小模型；所述目标小模型的构建过程包括：在预训练模型的基础上，添加控循环单元结构，采用均方误差作为损失函数；其中，门控循环单元的结构包括设定隐藏单元个数为h，给定时间步为t，输入为上一层的输出，上一时间步隐藏状态为xt，重置门和更新门的计算公式如下：Rt＝σxtwxr+ht-1whr+brzt＝σxtwxz+ht-1whz+bz其中，σ为激活函数，wxz,wxr,whz和whr为偏置量，为候选隐藏状态，则隐藏状态的更新机制为 其中，wxh和whh为权重矩阵，bh为偏置量；其中，每个门控循环单元的输入均为上一层特征提取器的输出，且每个门控循环单元的初始隐藏状态均为前一个门控循环单元的最终隐藏状态，门控循环单元的个数是可以调整的。

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