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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司滁州供电公司;安徽立卓智能电网科技有限公司
摘要：本发明公开了一种气象驱动的新能源发电功率预测方法及系统，方法包括：采集当前多维度的气象数据，将所述气象数据转化为多维特征空间中的当前气象特征向量；计算最近若干次的历史气象特征向量中每个气象特征与对应历史发电功率的平均相关性评分，确定所述平均相关性评分高于预设阈值的气象特征；根据所述平均相关性评分，对当前气象特征向量中所确定的气象特征进行加权，生成加权气象特征向量；将所述加权气象特征向量输入预先训练的发电功率预测模型，得到发电功率预测值。利用本发明实施例，能够提高新能源发电功率预测的准确度，为电网调度和新能源发电站的运营管理提供科学依据，促进新能源的高效利用和可持续发展。
主权项：1.一种气象驱动的新能源发电功率预测方法，其特征在于，所述方法包括：采集当前多维度的气象数据，将所述气象数据转化为多维特征空间中的当前气象特征向量；计算最近若干次的历史气象特征向量中每个气象特征与对应历史发电功率的平均相关性评分，确定所述平均相关性评分高于预设阈值的气象特征；根据所述平均相关性评分，对当前气象特征向量中所确定的气象特征进行加权，生成加权气象特征向量；将所述加权气象特征向量输入预先训练的发电功率预测模型，得到发电功率预测值，其中，所述发电功率预测模型包括：深度神经网络架构，所述网络架构具备输入层、适应性隐藏层和输出层，在适应性隐藏层中，通过长短时记忆LSTM结构提取气象数据中的时间序列特征。
全文数据：
权利要求：
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