基于奇异谱分解和时间卷积神经网络的多步风电功率预测方法

摘要

本发明涉及一种基于奇异谱分解和时间卷积神经网络的多步风电功率预测方法。适用于风力发电功率预测领域。本发明所采用的技术方案是：一种基于奇异谱分解和时间卷积神经网络的多步风电功率预测方法，其特征在于：获取历史风速和历史功率；对历史风速和历史功率进行奇异谱分解，分别获得历史风速和历史功率的多维特征向量；将历史风速和历史功率的多维特征向量输入经训练的风电功率预测模型，输出风电功率预测结果；所述风电功率预测模型包括时间卷积神经网络层和全连接层，时间卷积神经网络层用于对历史风速数据和历史功率数据进行时序建模和特征提取，全连接层用于对时间卷积神经网络层提取的特征进行融合，以获取最终风电功率预测结果。