一种异构数据与深度学习的风电集群功率预测方法及设备
实质审查的生效
摘要
本发明提出一种异构数据与深度学习的风电集群功率预测方法及设备，该方法通过构建风电集群功率预测网络模型，通过特征提取网络对异构数据进行特征提取，将提取的特征基于注意力机制进行关键信息预测后，采用多模态融合策略融合生成多模态融合特征，根据生成的多模态融合特征进行风电集群功率预测。通过本发明，能够提高预测风电集群功率的精准性和稳定性，有利于电网系统运行调度及系统优化工作。
基本信息
专利标题 ：
一种异构数据与深度学习的风电集群功率预测方法及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330097A
申请号 ：
CN202111421723.5
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-11-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曾谁飞王振荣周军军张燧黄思皖王青天刘旭亮李小翔冯帆邸智韦玮童彤任鑫杜静宇赵鹏程武青祝金涛朱俊杰吴昊吕亮苏人奇忻一豪张万雄
申请人 ：
中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请人地址 ：
北京市昌平区北七家镇未来科技城南区华能人才创新创业基地实验楼A楼
代理机构 ：
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
黄垚琳
优先权 ：
CN202111421723.5
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06F113/06 G06F119/06
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
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211126
申请日 : 20211126
2022-04-12 ：
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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