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摘要：本发明涉及新能源技术领域，公开了功率预测模型的训练方法和功率预测方法，训练方法包括：获取目标风电场的历史时间数据和所述历史时间数据对应的历史功率数据；基于所述历史时间数据构建历史多维时间特征集合；基于所述历史多维时间特征集合和所述历史功率数据构建训练数据集；基于所述训练数据集对预先构建好的功率预测模型进行模型训练，得到所述功率预测模型；本发明的上述实施方式，可通过预先构建的历史多维时间特征集合在模型训练的过程中考虑时间特征的周期性变化、季节性变化、工作日及周末差异属性，能够更好地捕捉风力发电量随时间的周期性变化和季节性变化，从而实现适应于风速季节性变化的风功率预测。
主权项：1.一种功率预测模型的训练方法，其特征在于，所述功率预测模型的训练方法包括：获取目标风电场的历史时间数据和所述历史时间数据对应的历史功率数据；基于所述历史时间数据构建历史多维时间特征集合；其中，所述历史多维时间特征集合包括多个不同时间尺度的子历史时间特征和用于描述所述子历史时间特征的属性的子属性特征；基于所述历史多维时间特征集合和所述历史功率数据构建训练数据集；基于所述训练数据集对预先构建好的功率预测模型进行模型训练，得到所述功率预测模型；在模型训练过程中，学习所述历史多维时间特征集合中的各所述子历史时间特征、所述子属性特征与所述历史功率数据的时序对应关系。
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百度查询： 北京东润环能科技股份有限公司 功率预测模型的训练方法和功率预测方法
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