基于K-means聚类和灰色关联-TCN的风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质

本发明公开了一种基于K‑means聚类和灰色关联‑TCN的风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术对风电功率预测不精准的问题。本发明的预测方法，具体步骤如下:步骤(1)：输入n个特征时序所组成的n×T维矩阵X，初始化权重系数δ和β，最小的K0和最大聚类数Kmax，其中特征量为温度、湿度、气压、风速和风向5个特征量；步骤(2)：将选择的所有特征量输入，并用K‑means算法对风电相关特征矩阵进行分类；步骤(3)：采用灰色关联模计算不同特征量之间的关联系数；步骤(4)：采用TCN对特征进行训练、提取和测试；步骤(5)：采用平均误差MAPE、平均相对误差MAE和均方根误差RMSE作为风电功率的误差指标。