一种短期风电功率预测方法及系统

实质审查的生效

摘要

本发明公开一种短期风电功率预测方法及系统，先需要获取不同地理位置的风电场的气象特征参数，在经过初步处理后，构成特征矩阵输入预测模型，采用预测模型中的空间注意力机制挖掘不同风电场与目标风电场的空间关系，再经由门控循环单元网络挖掘特征矩阵中存在的隐含关系，之后采用纵横交叉优化算法优化门控循环单元网络中的超参数矩阵完成预测模型的训练，最后使用预测模型进行风电功率的预测。本发明能够实现邻近风电场对目标风电场影响程度的量化，以提高风电功率的预测精度。

基本信息

专利标题：

一种短期风电功率预测方法及系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114429078A

申请号：

CN202111585164.1

公开（公告）日：

2022-05-03

申请日：

2021-12-22

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

殷豪王陈恩孟安波许炫淙丁伟锋梁濡铎陈黍

申请人：

广东工业大学

申请人地址：

广东省广州市越秀区东风东路729号

代理机构：

广州粤高专利商标代理有限公司

代理人：

牛念

优先权：

CN202111585164.1

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06F30/23 G06N3/04 G06N3/08 G06F113/06 G06F119/06 G06F119/08

IPC结构图谱

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

2022-05-20 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211222

2022-05-03 ：

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。

文件下载

暂无PDF文件可下载