基于特征自适应选择和WDNN的风电爬坡事件预测方法
授权
摘要
本发明涉及风电爬坡事件预测技术领域，提供一种基于特征自适应选择和WDNN的风电爬坡事件预测方法。首先采集风机运行原始数据集并对其进行归一化；然后构建风电爬坡事件样本集PTr；接着基于特征自适应选择方法，从样本集PTr中选出相关样本集，并对每个相关样本中有功功率构成的信号进行小波分解，将分解得到的信号与温度及类别标签数据进行组合，得到分解后的样本集；再以分解后的样本集中除类别标签之外的变量为输入、类别标签为输出，构建并训练基于DNN的风电爬坡事件预测模型；最后实时采集并处理风机运行原始数据，利用训练后的预测模型输出对应的类别标签。本发明能够优化风电爬坡事件预测模型的输入变量，提高预测的精度。
基本信息
专利标题 ：
基于特征自适应选择和WDNN的风电爬坡事件预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110766215A
申请号 ：
CN201910986952.8
公开（公告）日 ：
2020-02-07
申请日 ：
2019-10-17
授权号 ：
CN110766215B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
唐振浩孟庆煜曹生现
申请人 ：
东北电力大学
申请人地址 ：
吉林省吉林市船营区长春路169号
代理机构 ：
沈阳东大知识产权代理有限公司
代理人 ：
梁焱
优先权 ：
CN201910986952.8
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2020-03-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20191017
申请日 : 20191017
2020-02-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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