(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211110691.1 (22)申请日 2022.09.13 (71)申请人 华北电力大 学 地址 102206 北京市昌平区北农路2号 华北 电力大学 申请人 张浩 (72)发明人 阎洁　张浩　刘永前　韩爽　李莉　 张永蕊　孟航　 (74)专利代理 机构 北京开阳星知识产权代理有 限公司 1 1710 专利代理师 张子青 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 21/62(2013.01)G06K 9/62(2022.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/00(2006.01) (54)发明名称 区域发电功率预测方法、 装置、 设备及存储 介质 (57)摘要 本公开涉及一种区域发电功率预测方法、 装 置、 设备及存储介质。 首先基于每个风光电站对 应的客户端对原始风光数据进行特征提取， 得到 风光特征数据， 然后利用第三方服务器对客户端 提取到的风光特征数据进行融合， 得到时空相关 特征， 进一步通过每个风光电站对应的客户端基 于风光特征数据和时空相关数据进行发电预测， 并由所有风光电站对应的风光电站预测功率， 用 于形成待预测区域的区域发电功率。 由此， 当进 行区域发电功率预测时， 第三方服务器只能处理 原始风光数据对应的风光特征数据， 各风光电站 的原始风光数据只在本地进行处理， 避免了原始 风光数据在第三方服务器被泄露， 保证了数据安 全性。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 115204522 A 2022.10.18 CN 115204522 A 1.一种区域发电功率预测方法， 其特征在于， 应用于待预测区域内多个风光电站中目 标风光电站对应的客户端， 所述方法包括： 获取所述待预测区域内目标风 光电站对应的原 始风光数据； 对所述原始风光数据进行特征提取， 得到所述原始风光数据对应的风光特征数据， 并 将所述原 始风光数据对应的风 光特征数据发送至第三方服 务器； 获取所述第三方服务器返回的所述目标风光电站对应的时空相关特征， 其中， 所述目 标风光电站对应的时空相关数据由所述第三方服务器基于多个所述风光电站中所述目标 风光电站对应的风光特征数据和除了所述目标风光电站的其他风光电站对应的风光特征 数据融合 生成； 基于所述风光特征数据和所述 时空相关数据进行发电功率预测， 得到所述目标风光电 站对应的风光电站预测功率， 其中， 所述 目标风光电站对应的风光电站预测功率和除了所 述目标风光电站的其他风光电站对应的风光电站预测功 率， 用于形成所述待 预测区域的区 域发电功率。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述原始风光数据进行特征提取， 得到所述原 始风光数据对应的风 光特征数据， 包括： 基于预先生成的编码器对所述原始风光数据进行特征提取， 得到所述原始风光数据对 应的风光特征数据。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于预先生成的编码器对所述原始风 光数据进行 特征提取， 得到所述原 始风光数据对应的风 光特征数据， 包括： 基于所述预先生成的编码器中的特征提取网络， 对所述原始风光数据进行特征提取， 得到所述原 始风光数据对应的特 征向量； 基于所述预先生成的编码器中的门控网络， 对所述特征向量进行非线性处理， 生成非 线性形式的特 征向量； 基于所述预先生成的编码器中的加和网络， 对所述非线性形式的特征向量与 所述原始 风光数据进行加 和处理， 得到加 和特征向量； 基于所述预先生成的编码器中的归一化网络， 对所述加和特征向量进行归一化处理， 并将归一 化处理后的加 和特征向量作为所述 风光特征数据。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述风光特征数据和所述时空相 关数据进行发电功率预测， 得到所述目标风 光电站对应的风 光电站预测功率， 包括： 基于预先生成的解码器对所述风光特征数据和所述 时空相关数据进行发电功率预测， 得到所述目标风 光电站对应的风 光电站预测功率。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于预先生成的解码器对所述风光特 征数据和所述时空相关数据进 行发电功 率预测， 得到所述目标风光电站对应的风光电站预 测功率， 包括： 基于所述预先生成的解码器中的自注意力网络， 对所述风光特征数据和所述 时空相关 数据进行处 理， 得到处 理后的风 光特征数据和处 理后的时空相关数据； 基于所述预先生成的解码器中的全连接层， 对所述处理后的风光特征数据和所述处理 后的时空相关数据继续进行处 理， 输出所述目标风 光电站对应的风 光电站预测功率。 6.根据权利要求1~5任一项所述的方法， 其特征在于， 所述原始风光数据包括以下一种权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115204522 A 2或多种组合： 数值天气预报数据和历史运行 数据； 其中， 所述数值天气预报数据包括： 预报风速数据、 预报风向数据、 预报辐照度数据以 及预报温度数据； 所述历史运行数据包括： 历史风速数据、 历史辐 照度数据以及历史功 率数 据。 7.一种区域发电功率预测方法， 其特征在于， 应用于待预测区域对应的第 三方服务器， 并且所述待预测区域包括多个风 光电站各自对应的客户端， 所述方法包括： 获取多个所述风光电站各自对应的风光特征数据， 其中， 所述风光特征数据基于多个 所述风光电站各自对应的客户端对 采集到的原 始风光数据进行 特征提取得到； 对多个所述风光电站中的至少两个风光电站各自对应的风光特征数据进行融合， 得到 多个所述 风光电站中至少两个风 光电站的时空相关数据； 将所述时空相关数据发送至所述至少两个风光电站各自对应的客户端， 其中， 每个所 述客户端用于根据其对应的时空相关数据以及其对应风光电站的风光特征数据进行风光 电站功率预测， 获取每个风光电站各自对应的风光电站预测功 率， 并且， 所述待 预测区域中 多个所述风光电站各自对应的风光电站预测功 率， 用于形成所述待预测区域的区域 发电功 率。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述对多个所述风光电站中的至少两个风 光电站各自对应的风光特征数据进行融合， 得到所述多个风光电站中至少两个风光电站的 时空相关数据， 包括： 通过预先生成的融合模型， 对所述风光特征数据中各特征维度的时间特征和空间特征 进行融合处 理， 生成多个所述 风光电站中的至少两个风 光电站的时空相关数据。 9.一种区域发电功率预测装置， 其特征在于， 配置于待预测区域内多个风光电站中目 标风光电站对应的客户端， 所述装置包括： 原始风光数据获取模块， 用于获取所述待预测区域内目标风光电站对应的原始风光数 据； 特征提取模块， 用于对所述原始风光数据进行特征提取， 得到所述原始风光数据对应 的风光特征数据； 风光特征数据发送模块， 用于将所述原始风光数据对应的风光特征数据发送至第 三方 服务器； 时空相关特征获取模块， 用于获取所述第 三方服务器返回的所述目标风光电站对应的 时空相关特征， 其中， 所述 目标风光电站对应的时空相关数据由所述第三方服务器基于多 个所述风光电站中所述目标风光电站对应的风光特征数据和除了所述目标风光电站的其 他风光电站对应的风 光特征数据融合 生成； 风光电站预测 功率模块， 用于基于所述风光特征数据和所述 时空相关数据进行发电功 率预测， 得到所述目标风光电站对应的风光电站预测功率， 其中， 所述目标风光电站对应的 风光电站预测功 率和除了所述目标风光电站的其他风光电站对应的风光电站预测功 率， 用 于形成所述待预测区域的区域发电功率。 10.一种区域发电功率预测装置， 其特征在于， 配置于待预测区域对应的第三方服务 器， 并且所述待预测区域包括多个风 光电站各自对应的客户端， 所述装置包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115204522 A 3