一种基于深度学习融合模型的风电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融合模型的风电功率预测方法及设备，利用Scada系统风电功率实时监测数据及结合历史风电功率数据对风电功率预测，将Scada系统风电功率实时监测数据和历史风电功率数据输入由卷积神经网络、BiLSTM网络、Attention注意力机制构建深度学习融合模型提取文本特征，最终将其获得的特征进行合并操作得到融合特征，这样得到最优文本特征对风电功率进行高效精准预测。通过该方法不仅提高供电系统调度运行计划制定精准性，而且有利于降低新能源发电功率预测的误差现象。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习融合模型的风电功率预测方法及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330495A
申请号 ：
CN202111424160.5
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 ：
曾谁飞王振荣傅望安黄思皖王青天张燧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段周期胡雪琛项灵文
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 ：
CN202111424160.5
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04 G06Q50/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
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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