公开(公告)号：CN116417992B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202310228882.6

申请日：2023-03-10

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 袁烨 ,  赵北震 ,  冉少林 ,  程骋 ,  卢仁智

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于时空注意力机制的风机功率预测模型建立方法及应用，属于风机功率预测领域，包括：构建待训练的风机功率预测模型并利用数据集进行训练；模型包括：依次连接的空间特征提取模块，n个时间特征提取模块以及预测模块；空间特征提取模块用于根据空间注意力机制对风电变量序列中的风电变量进行聚合，得到空间特征；时间特征提取模块用于根据时间注意力机制对输入的特征做特征提取，得到时间特征，时间注意力分数依据时序结构层面的信息和时间序列在数据特征层面的信息计算；风电变量序列、空间特征以及各时间特征还通过跳跃连接输入至预测模块进行拼接，并依据拼接所得特征预测风机输出的功率序列。本发明能够提高风机功率预测的精度。

公开(公告)号：CN116417992A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310228882.6

申请日：2023-03-10

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 袁烨 ,  赵北震 ,  冉少林 ,  程骋 ,  卢仁智

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于时空注意力机制的风机功率预测模型建立方法及应用，属于风机功率预测领域，包括：构建待训练的风机功率预测模型并利用数据集进行训练；模型包括：依次连接的空间特征提取模块，n个时间特征提取模块以及预测模块；空间特征提取模块用于根据空间注意力机制对风电变量序列中的风电变量进行聚合，得到空间特征；时间特征提取模块用于根据时间注意力机制对输入的特征做特征提取，得到时间特征，时间注意力分数依据时序结构层面的信息和时间序列在数据特征层面的信息计算；风电变量序列、空间特征以及各时间特征还通过跳跃连接输入至预测模块进行拼接，并依据拼接所得特征预测风机输出的功率序列。本发明能够提高风机功率预测的精度。