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数据-物理驱动模型的超短期风电功率预测
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以风电功率为目标，实现输入空间、输出空间的划分，训练集、验证集、测试集的划分。训练FNN。
对于获得的FNN，设计算法让FNN对风速求偏导，获得风速的变化率，即客观环境变量的量化。
把偏导数和功率值作为时序模型，放入LSTM-attention中进行训练，获得的模型对风电功率的预测准确率达94%。
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