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申请/专利权人：华电电力科学研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种风速预测模型训练方法、风电功率预测方法及相关装置，应用于新能源技术领域，该方法基于风电场内数据采集设备的风速数据、风向数据及坐标构建各历史采集时刻的分布图；数据采集设备为分布图中的节点，风速数据、风向数据及坐标为节点特征；确定各节点的相关性曲线距其余节点的最近距离；基于最近距离确定分布图的邻接矩阵；将各历史采集时刻分布图的节点特征及邻接矩阵输入图神经网络模型进行模型训练，得到训练完成的风速预测模型。基于风速预测模型进行风速预测，并通过预测得到的风速计算风电功率。本发明通过图神经网络模型学习各设备风力数据之间的时间相关性及空间相关性，提高风电功率预测结果的精确度。
主权项：1.一种风速预测模型训练方法，其特征在于，包括：基于风电场内数据采集设备的风速数据、风向数据及坐标构建各历史采集时刻的分布图；所述数据采集设备为所述分布图中的节点，所述风速数据、所述风向数据及所述坐标为各所述节点的节点特征；基于所述节点特征构建所述节点的相关性曲线，确定各所述节点的所述相关性曲线距其余所述节点的最近距离；基于所述最近距离确定各所述节点与其余所述节点之间的相关性值，基于所述相关性值确定所述分布图的邻接矩阵；将各历史采集时刻所述分布图的所述节点特征及所述邻接矩阵输入图神经网络模型进行模型训练，得到训练完成的风速预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华电电力科学研究院有限公司 风速预测模型训练方法、风电功率预测方法及相关装置
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