基于互相关的海上风电爬坡预测方法及系统与流程

本发明涉及人工智能，具体涉及基于互相关的海上风电爬坡预测方法及系统。

背景技术：

1、随着能源结构的转变和可持续发展需求的日益增长，海上风电成为清洁能源发展的重要方向。然而，海上风电场的建设和运营面临着复杂多变的海上环境条件，包括风速、浪高、潮汐等因素的变化，给风电机的安全稳定运行带来挑战。传统的海上风电爬坡预测方法往往只能给出大致的风电功率趋势，面对出现的突发情况，往往无法准确预测，存在着预测精度低、应对突发情况能力低等问题，难以应对复杂多变的海上环境条件的挑战。

技术实现思路

1、本申请提供基于互相关的海上风电爬坡预测方法及系统，用于针对解决现有技术中预测精度低、应对突发情况能力低的技术问题。

2、鉴于上述问题，本申请提供了基于互相关的海上风电爬坡预测方法及系统。

3、本申请的第一个方面，提供了基于互相关的海上风电爬坡预测方法，所述方法包括：

4、读取目标风电机组的基础配置信息；检索可信爬坡事件记录，逐记录进行爬坡特征向量的提取，搭建事件特征图谱，所述事件特征图谱存在时效更新性；交互基于所述目标风电机组的地理气候特性，训练风程预测模型，所述风程预测模型用于进行短期风过程的趋势预测；以所述可信爬坡事件记录与所述事件特征图谱，结合互相关性监督训练爬坡预测模型，所述爬坡预测模型存在多个并行的爬坡预测通道；联合所述风程预测模型与所述爬坡预测模型，生成一体化预测模块，所述一体化预测模块与电力系统建立有通信连接；调用预定周期节点下的地理气候信息与机组运况信息，传输至所述一体化预测模块中进行风况趋势预测与爬坡事件发生预测，确定目标预测结果；确定基于所述目标预测结果的机组管控策略，进行海上风电爬坡管理。

5、本申请的第二个方面，提供了基于互相关的海上风电爬坡预测系统，所述系统包括：

6、信息读取模块，读取目标风电机组的基础配置信息；特征图谱建立模块，检索可信爬坡事件记录，逐记录进行爬坡特征向量的提取，搭建事件特征图谱，所述事件特征图谱存在时效更新性；风程预测模型训练模块，交互基于所述目标风电机组的地理气候特性，训练风程预测模型，进行短期风过程的趋势预测；爬坡预测模型训练模块，以所述可信爬坡事件记录与所述事件特征图谱，结合互相关性监督训练爬坡预测模型，所述爬坡预测模型存在多个并行的爬坡预测通道；一体化预测模块生成模块联合所述风程预测模型与所述爬坡预测模型，生成一体化预测模块，所述一体化预测模块与电力系统建立有通信连接；预测结果确定模块，调用预定周期节点下的地理气候信息与机组运况信息，传输至所述一体化预测模块中进行风况趋势预测与爬坡事件发生预测，确定目标预测结果；风电爬坡管理模块，确定基于所述目标预测结果的机组管控策略，进行海上风电爬坡管理。

7、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

8、本申请通过读取目标风电机组的基础配置信息；检索可信爬坡事件记录，搭建事件特征图谱；交互基于目标风电机组的地理气候特性，训练风程预测模型；结合互相关性监督训练爬坡预测模型；联合风程预测模型与爬坡预测模型，生成一体化预测模块；调用预定周期节点下的地理气候信息与机组运况信息，进行风况趋势预测与爬坡事件发生预测，确定目标预测结果；确定机组管控策略，进行海上风电爬坡管理。本发明解决了现有技术中预测精度低、应对突发情况能力低等技术问题，通过基于互相关的海上风电爬坡预测，达到提高预测精度和应对突发情况能力的技术效果。

技术特征：

1.基于互相关的海上风电爬坡预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于互相关的海上风电爬坡预测方法，其特征在于，所述搭建事件特征图谱，该方法包括：

3.根据权利要求1所述的基于互相关的海上风电爬坡预测方法，其特征在于，结合互相关性监督训练爬坡预测模型，该方法包括：

4.根据权利要求1所述的基于互相关的海上风电爬坡预测方法，其特征在于，调用预定周期节点下的地理气候信息与机组运况信息，该方法包括：

5.根据权利要求1所述的基于互相关的海上风电爬坡预测方法，其特征在于，传输至所述一体化预测模块中进行风况趋势预测与爬坡事件发生预测，该方法包括：

6.根据权利要求1所述的基于互相关的海上风电爬坡预测方法，其特征在于，还包括：

7.根据权利要求1所述的基于互相关的海上风电爬坡预测方法，其特征在于，进行海上风电爬坡管理之后，该方法包括：

8.基于互相关的海上风电爬坡预测系统，其特征在于，所述系统包括：

技术总结本发明公开了基于互相关的海上风电爬坡预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：读取目标风电机组的基础配置信息；检索可信爬坡事件记录，搭建事件特征图谱；交互基于目标风电机组的地理气候特性，训练风程预测模型；结合互相关性监督训练爬坡预测模型；联合风程预测模型与爬坡预测模型，生成一体化预测模块；调用预定周期节点下的地理气候信息与机组运况信息，进行风况趋势预测与爬坡事件发生预测，确定目标预测结果；确定机组管控策略，进行海上风电爬坡管理。本发明解决了现有技术中预测精度低、应对突发情况能力低等技术问题，通过基于互相关的海上风电爬坡预测，达到提高预测精度和应对突发情况能力的技术效果。技术研发人员：胡俊华,钟宇军,黄浩,陈文进,钱建国,张静,张俊,王清,詹志雄,夏代军,方海娜,周晨,潘永春,陈波,李赢受保护的技术使用者：国网浙江省电力有限公司舟山供电公司技术研发日：技术公布日：2024/9/2