公开(公告)号：CN116979502A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310739590.9

申请日：2023-06-20

Applicant: 国家电网有限公司华中分部

Inventor： 吕东晓 ,  肖小刚 ,  彭利鸿 ,  张胜 ,  孙新德 ,  徐玮 ,  张祥

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06F18/2131 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于LightGBM‑Seq2Seq的异常天气下的风电功率预测方法和存储介质，该方法包括：提取出功率异常时段和天气异常时段；对功率异常时段和天气异常时段取交集得到异常样本集和正常样本集；采用正常样本集训练得到LightGBM功率基准值预测模型，并通过LightGBM功率基准值预测模型对异常样本集进行预测得到异常样本的功率基准值；从异常气象数据中提取出异常时段的气象波动特征；训练得到Seq2Seq功率增量值预测模型，将气象波动特征输入至Seq2Seq功率增量值预测模型，预测得到功率增量值；将功率基准值和功率增量值进行叠加得到异常时段的风电功率预测值。本发明能够提高异常时段下的风电功率预测精度。