一种滨海风机群发电功率多尺度时空预测方法

本发明公开了一种滨海风机群发电功率多尺度时空预测方法，主要包括：采用数值天气预报统计降尺度技术，对目标风机位置进行空间插值与误差校正，生成覆盖短期与长期的高分辨率风速预测序列，将预测风速与现场实测风速及环境、机组运行变量对齐并拼接为节点动态输入特征；将滨海风机群台风机的经纬度与时序监测数据编码成图节点，依据地理距离及尾流耦合确定边权，形成包含静态和动态特征的风机图网络；将静态和动态特征序列输入包含空间注意力层、时间递归层及物理约束正则项的图神经网络，并完成模型训练，输出各风机未来多个时间步的发电功率及风机群总功率预测值。该方法可为风电场运行调度、功率并网管理及新能源消纳提供有力支撑。