一种风电功率预测方法及系统

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摘要

本发明公开了一种风电功率预测方法及系统。所述方法包括：获得原始SCADA系统数据，对其进行预处理；基于数据挖掘技术和多种单一相关性评价指标，建立综合关联系数评价准则；基于综合关联系数评价准则和最大相关最低冗余特征选择方法，获得预选参数和非预选参数；采用特征融合方法，将所述非预选参数融合为一个综合影响参数，与所述预选参数共同作为输入参数，同时将风电功率作为输出参数，建立风电功率预测模型；采用人工智能学习算法，对所述风电功率预测模型进行训练，最终输出风电功率预测结果。本发明还涉及一种风电功率预测系统。本发明的预测方法简化了模型维度和复杂程度，在保证精度的前提下，节省了计算成本，模型泛化能力强。

基本信息

专利标题：

一种风电功率预测方法及系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113507118A

申请号：

CN202110781394.9

公开（公告）日：

2021-10-15

申请日：

2021-07-11

授权号：

CN113507118B

授权日：

2022-05-13

发明人：

唐新姿顾能伟彭锐涛

申请人：

湘潭大学

申请人地址：

湖南省湘潭市雨湖区羊牯塘湘潭大学

代理机构：

代理人：

优先权：

CN202110781394.9

主分类号：

H02J3/00

IPC分类号：

H02J3/00 H02J3/38 G06Q10/04 G06Q50/06