风电功率预测模型的训练方法、装置和计算机设备
实质审查的生效
摘要
本申请涉及一种风电功率预测模型的训练方法、装置和计算机设备。方法包括：获取样本气象数据集，所述样本气象数据集包含预设时段内各时刻的样本风速和所述样本风速对应的样本风电功率；根据风速波动划分模型对各所述样本风速进行划分，得到各所述风速波动过程对应的样本风速组；针对每个风速波动过程，根据所述风速波动过程对应的样本风速组、以及所述样本风速组对应的样本风电功率组，对初始风电功率预测模型进行训练，得到所述风速波动过程对应的风电功率预测模型。采用本方法能够提高风电功率预测模型的精确度。
基本信息
专利标题 ：
风电功率预测模型的训练方法、装置和计算机设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114386317A
申请号 ：
CN202111541302.6
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2021-12-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
乔颖鲁宗相马慧远
申请人 ：
清华大学;国家电网有限公司;国网北京市电力公司
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园
代理机构 ：
北京华进京联知识产权代理有限公司
代理人 ：
樊春燕
优先权 ：
CN202111541302.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06Q10/04 G06Q50/06 G06F111/10 G06F113/06
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
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211216
申请日 : 20211216
2022-04-22 ：
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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