基于深度确定性策略梯度算法的风电功率预测方法及系统
授权
摘要
本发明属于风电功率预测技术领域，提供了一种基于深度确定性策略梯度算法的风电功率预测方法及系统，本发明利用多重不同预测方法构建组合预测的子模型，然后采用深度确定性策略梯度算法，利用算法中的智能体通过与外部预测环境交互不断试错以最大化折扣收益，最终智能体具备感知外部预测环境的能力，可以实现合理动态分配组合模型中各个预测子模型权重的能力，实现准确预测。
基本信息
专利标题 ：
基于深度确定性策略梯度算法的风电功率预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114362175A
申请号 ：
CN202210229898.4
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
CN114362175B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
杨明李梦林于一潇李鹏
申请人 ：
山东大学
申请人地址 ：
山东省济南市历下区经十路17923号
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
祖之强
优先权 ：
CN202210229898.4
主分类号 ：
H02J3/00
IPC分类号 ：
H02J3/00 H02J3/38 G06Q10/04 G06Q50/06
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H02J 3/00
申请日 : 20220310
申请日 : 20220310
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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