一种基于深度学习的光伏短期功率预测方法及设备
实质审查的生效
摘要
本发明提出一种基于深度学习的光伏短期功率预测方法及设备，分别将光伏实时数据、历史功率数据输入由不同尺寸卷积核的卷积神经网络、BiLSTM网络模型、双向Attention注意力机制构建深度学习预测模型方法，最终将其获得的两种数据文本特征进行合并运算得到更有效的融合特征表征能力，从而得到最优的文本特征对光伏短期功率进行精准的预测。通过该方法不仅提高光伏短期功率预测的精准度，而且有利于优化、大幅降低光伏发电系统的运营成本，包括人力、物力、时间效率等降本增效。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的光伏短期功率预测方法及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114358371A
申请号 ：
CN202111424158.8
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-11-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曾谁飞王振荣叶林童强李国庆张燧王青天黄思皖刘旭亮李小翔冯帆邸智韦玮杜静宇赵鹏程武青祝金涛朱俊杰吴昊吕亮童彤任鑫
申请人 ：
华能大理风力发电有限公司洱源分公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请人地址 ：
云南省大理白族自治州洱海县右所镇焦石村民委员会
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 ：
CN202111424158.8
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/06 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 H02J3/00
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
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20211126
申请日 : 20211126
2022-04-15 ：
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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