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本发明公开了一种基于快速在线迁移神经网络的光伏输出功率预测方法,所述方法包括获取两不同地域的在预设历史时间段内的光伏输出功率、气象数据、光伏发电设备数据,分别作为源域数据与目标域数据,并进行相关性分析以对源域数据与目标域数据进行筛选;将源域数据和部分目标域数据分别输入至源域模型和目标域模型进行训练,从训练好的源域模型和目标域模型中提取通用特征;构建光伏输出功率预测模型,对通用特征进行预测回归,预测得到光伏输出数据。本发明降低了光伏输出功率预测模型的训练成本,使得模型在缺乏历史功率输出数据的场景下高效地预测光伏输出功率。
📄 2022117132464 📂 G06Q10_04 👤 浙江工业大学 📅 2022-12-30
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
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交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年