基于时空特征的极端天气风电爬坡事件分类方法

摘要

本发明公开了一种基于时空特征的极端天气风电爬坡事件分类方法，其步骤包括：1.对历史风电功率序列滤波；2.检测历史风电功率中的爬坡事件；3.生成爬坡事件分类标签；4.筛选出极端天气气象特征；5.生成用于爬坡事件分类的时空特征数据；6.训练ConvLSTM分类器，对风电场风电爬坡事件进行分类识别。本发明检测极端天气下的风电爬坡事件，筛选影响爬坡事件的气象特征，结合多个风电场的时空相关特性，进而实现对风电场爬坡事件的分类，从而能为电网调度人员制定针对不同爬坡事件的控制调度策略提供重要参考。