一种基于宽度学习的风电机组有效风速估计方法
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摘要

本发明公开了一种基于宽度学习的有效风速估计方法,针对不同运行方式,根据互信息指标选择不同的机组输出数据作为风速估计模型的输入,并进行去相关处理以提高风速估计的准确率,对得到的机组输出数据进行归一化、加噪处理,构造宽度学习模型训练集,并使用该训练集确定宽度学习模型的结构和参数,训练得到的针对不同机组工作区域的有效风速估计模型根据机组的实时输出,在线给出有效风速估计值。本方法能够代替昂贵的激光雷达测风装置,极大地降低风电场的建设和运维成本,该方法不依赖于风电系统模型,得到的风速估计模型适应于不同的机组运行方式,鲁棒性好,实施成本低,具有较好的实用性和较高的准确率。

基本信息
专利标题 :
一种基于宽度学习的风电机组有效风速估计方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111079343A
申请号 :
CN201911224393.3
公开(公告)日 :
2020-04-28
申请日 :
2019-12-04
授权号 :
CN111079343B
授权日 :
2022-05-17
发明人 :
杨秦敏焦绪国陈积明
申请人 :
浙江大学
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 :
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 :
刘静
优先权 :
CN201911224393.3
主分类号 :
G06F30/27
IPC分类号 :
G06F30/27  G06Q50/06  
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
2022-05-17 :
授权
2020-05-22 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20191204
2020-04-28 :
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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