一种基于时空神经网络的风电集群功率日前预测方法

本发明涉及风电技术领域，是一种基于时空神经网络的风电集群功率日前预测方法，其特点是：包括风电集群的数值天气预报(NWP)特征图的构建、利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取、长短时神经网络的训练、仿真计算和评价指标的步骤，与现有的仅考虑历史风电功率数据时序相比，本发明能跟踪未来的功率趋势，物理意义清晰，并考虑到数据之间丰富的时空相关性，具有预测精度高，预测结果有效，适用性和实用性强等优点。