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摘 要:本发明公开了一种基于数据增强的风电场爬坡事件预测方法,包括如下步骤:获取风电场历史功率数据,并进行数据清洗;利用MK‑滑动窗口检测法对上一步骤得到的风电功率数据进行分段趋势提取,并进行爬坡检测;构建时间序列生成对抗网络TimeGAN,将检测到的风电功率爬坡数据进行数据增强,并划分为训练集、验证集和测试集;建立ETSformer模型,将得到的训练集和验证集输入到ETSformer模型中进行训练;采用Logistic混沌映射策略和高斯‑柯西混合变异策略对人工蜂鸟算法AHA进行改进,得到IAHA算法,利用IAHA算法优化ETSformer模型的超参数,提高其在风电功率爬坡事件预测的精度;最后,使用测试集对风电功率爬坡事件进行预测。本发明能够解决爬坡数据缺失问题,并提高其预测的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311097368.X | 专利名称: | 一种基于数据增强的风电场爬坡事件预测方法 |
申请日: | 2023-08-28 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H02J3/38搜分类 风能搜索 |
公开/公告日: | 2024-08-16 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117117968B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |