一种基于组合深度学习网络的风功率预测系统

本发明涉及一种基于组合深度学习网络的风功率预测系统，该系统包括：数据采集预处理模块：采集风场的历史数据并进行预处理，生成卷积神经网络的输入数据；数据特征图谱提取模块：构建卷积神经网络，对经过预处理的历史数据进行特征图谱的提取，将提取的历史数据特征图谱作为预测网络的输入；数据特征图谱处理模块：构建基于深度学习的预测网络并进行训练建模，建立历史数据特征图谱输入和输出之间的非线性关系，并输出预测结果；预测结果显示模块：用以实现对预测结果进行可视化展示，并实现对预测结果的显示跟踪。与现有技术相比，本发明具有提高预测精度、减少预测时间、减少预测系统核心网络输入数据的大小、提高预测模型的预测效率等优点。