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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要：本发明公开了一种基于Prompt学习技术驱动的风电功率动态预测方法，通过构建基于Prompt学习技术的风电功率预测模型，预判风电功率的动态变化趋势，然后利用高斯核密度估计法对风电功率预测误差的分布情况进行深入分析，并选取了风电预测功率与预测误差之间的最优Copula函数，以此为基础构建了风电功率预测误差的条件分布函数，提高了风电功率预测的准确度，而且为电力系统调度、运行和控制提供了有力的技术支撑。
主权项：1.一种基于Prompt学习技术驱动的风电功率动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1构建基于Prompt学习技术的风电功率点预测模型；S2量化风电功率预测值与预测误差之间的相关性；S3得出风电功率预测误差在给定预测值的条件下的条件分布函数；S4计算得到一定置信概率下的风电功率波动区间。
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