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| 专利/申请号： | CN202210339153.3 | 专利名称： | 基于时空融合图神经网络的多风电场短期功率预测方法 |
| 申请日： | 2022-04-01 | 申请/专利权人 | 三峡大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 湖北省宜昌市西陵区大学路8号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06F18/213 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2024-07-09 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN114792158B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 93 | 所属领域： | 风力发电 电力电网 智慧电网 图神经网络专利转让搜索 |
摘 要：基于时空融合图神经网络的多风电场短期功率预测方法，它包括以下步骤，步骤1：采集目标大型风电基地的若干目标风电场小时级的历史功率数据和外部气象信息数据；步骤2：将步骤1中的功率数据与气象数据映射到高维空间；步骤3：对由步骤2获得的数据进行处理，提取单个风电场功率数据的时序特征；步骤4：提取多个风电场功率数据间的空间特征；步骤5：交替进行以上两个步骤，将得到的时序特征和空间特征连接起来，以获得多风电场功率数据耦合的时空特征；步骤6：获得多风电场最终的功率预测结果。本发明的目的在于克服现有技术在进行多风电场短期功率预测时不能结合其功率数据深层时空特征的问题，提供了一种多风电场功率预测技术。
| 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） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 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 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 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 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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