一种风电场聚合特性建模方法
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摘要
本发明公开了一种风电场聚合特性建模方法，该方法包括以下步骤：步骤一：采集风电场多台风电机组位置处的实测运行数据，并对上述数据进行清洗及归一化处理；步骤二：建立风电功率波动性衡量指标；步骤三：建立风电场聚合出力平滑效应衡量指标，并得出平滑效应衡量指标与聚合机组台数N及机组间功率序列的相关系数的关系式；步骤四：建立基于卷积神经网络的多位置点风况信息与机组间功率序列相关性的映射模型；步骤五：构成模型训练样本，以均方根误差函数指标训练神经网络模型，输出机组出力相关性映射结果；步骤六：实现基于卷积神经网络的风电场聚合特性建模。
基本信息
专利标题 ：
一种风电场聚合特性建模方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110765703A
申请号 ：
CN201911066604.5
公开（公告）日 ：
2020-02-07
申请日 ：
2019-11-04
授权号 ：
CN110765703B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
尹柏清丛雨阎洁高晨王琪高鑫哲米夏刘永前
申请人 ：
内蒙古电力（集团）有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司;华北电力大学
申请人地址 ：
内蒙古自治区呼和浩特市玉泉区锡林南路8号
代理机构 ：
北京众合诚成知识产权代理有限公司
代理人 ：
史双元
优先权 ：
CN201911066604.5
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06F113/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2020-03-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20191104
申请日 : 20191104
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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