文献类型：专利

中文题名：一种基于混合网络的超短期风电功率预测方法

作者：林聪[1];冯嘉怡[1];沈柏安[1];周启月[1];李军豪[1];杨鹏[1];

机构：[1]广东海洋大学;

专利类型：发明授权

申请号：CN202511687634.3

申请日：20251118

申请人地址：524088 广东省湛江市麻章区海大路1号

公开日：20260227

代理人：何娟

代理机构：四川博智汇成知识产权代理事务所(普通合伙) 51448

语种：中文

中文关键词：混合网络;超短期;风电功率预测;数据驱动;网络分支;物理驱动;功率预测模型;融合;时间卷积;神经网络;Transformer;编码器;拼接层;连接层;输入端;第一数据;输出端连接;输入端口;输入端作;数据输入端;依次连接;输入层;线性;适配层;位置编码;TCN-Transformer;模块;化层;归一化;气象

中文摘要：本发明公开了一种基于混合网络的超短期风电功率预测方法。该方法包括以下步骤:基于数据驱动网络分支和物理驱动网络分支构建超短期风电功率预测模型;数据驱动网络分支融合了时间卷积神经网络和Transformer编码器;基于风电场的历史气象时序数据和历史SCADA状态数据构建超短期风电功率预测模型的训练集,并利用超短期风电功率预测模型的训练集对超短期风电功率预测模型进行训练;基于训练后的超短期风电功率预测模型获取超短期风电功率预测结果。本发明克服了现有纯数据驱动模型可解释性差、在数据稀缺场景下有效性不足的缺陷,实现了高精度且符合物理规律的超短期风电功率预测,为电网的安全稳定调度提供了可靠技术支撑。