基于特征选取和循环神经网络的风电场功率超短期预测方法

摘要

本发明公开了一种基于特征选取和循环神经网络的风电场功率超短期预测方法，按照以下步骤进行：将影响风电场功率值的气象因素作为候选特征，并收集对应候选特征的历史数据，得到候选特征数据集F；对候选特征集F中的候选特征进行特征选取，得到已选取特征数据集S；把已选取特征数据集S作为基于循环神经网络的预测模型的输入数据；利用预测模型输入数据对基于循环神经网络的预测模型进行训练和测试；对风电场功率进行预测，并输出风电功率预测结果。有益效果：提前预知发电功率，便于对发电量进行检验，及时发现问题并补救，提前对电网进行部署，可靠性强。