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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明实施例公开了一种基于LSTM‑CNN联合模型的风电功率预测方法和系统，方法包括：将N个风机的功率数据输入到N个LSTM中，达到N个第一时间关联输出值；对所述N个第一时间关联输出值进行预设处理后输入至二维矩阵中，所述二维矩阵结构与所述风机在风场中所处位置信息匹配；以CNN模型中提取所述二维矩阵中的空间相关性数据并处理，得到一维模型输出值作为N个风机风电功率预测结果。该方法训练后的模型可从风电机组的历史功率数据中提取到高层次的时空特征，从而达到对处在不同位置的风机功率进行同时预测的目的。基于本研究所做的工作，能够对处在不同风况下的风机功率进行更准确地预测，从而实现更精确的功率调度，最后达到稳定并网的目的。
主权项：1.一种基于LSTM-CNN联合模型的风电功率预测方法，其特征在于，包括：将N个风机的功率数据输入到N个LSTM中，达到N个第一时间关联输出值；对所述N个第一时间关联输出值进行预设处理后，按照所述N个风机的空间分布，将每个第一时间关联输出值输入至二维矩阵中，形成空间功率矩阵，所述二维矩阵结构与所述风机在风场中所处位置信息匹配；以CNN模型中提取所述二维矩阵中的空间相关性数据并处理，获得所述空间功率矩阵中的空间信息，进而得到一维模型输出值作为N个风机风电功率预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于LSTM-CNN联合模型的风电功率预测方法和系统
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