【摘 要】
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针对风电功率预测数据高维灾难以及云计算的通信依赖问题，提出一种风电功率的属地边端轻量级预测方法。采用KNN算法计算风机间的距离量化空间相关性，并引入轮廓系数自适应地确定近邻数k以降低冗余特征维度，从而确定输入目标预测风机的邻近风机数据；基于Seq2Seq结构的GRU-MLP网络完成各台风机的风电功率预测。实验结果表明，在预测准确率近似的条件下所提方法相较于常规网络复杂度小、效率更高，可为风电场功率
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52177185）～～；
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针对风电功率预测数据高维灾难以及云计算的通信依赖问题，提出一种风电功率的属地边端轻量级预测方法。采用KNN算法计算风机间的距离量化空间相关性，并引入轮廓系数自适应地确定近邻数k以降低冗余特征维度，从而确定输入目标预测风机的邻近风机数据；基于Seq2Seq结构的GRU-MLP网络完成各台风机的风电功率预测。实验结果表明，在预测准确率近似的条件下所提方法相较于常规网络复杂度小、效率更高，可为风电场功率预测任务从云端向边缘迁移提供技术方案。
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