对于风电场SCADA监控系统获取的天气信息和风机状态信息,进行相关性分析,实现对有用特征的筛选。以风电功率为目标,实现输入空间、输出空间的划分,训练集、验证集、测试集的划分。训练FNN。对于获得的FNN,设计算法让FNN对风速求偏导,获得风速的变化率,即客观环境变量的量化。把偏导数和功率值作为时序模型,放入LSTM-attention中进行训练,获得的模型对风电功率的预测准确率达94%。
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