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摘 要:本发明公开了基于独立稀疏堆叠自编码器的风电场超短期功率预测方法,包括:采集多座风电场多个时刻的历史功率观测数据集;对空间多维风电功率数据集进行降维,得到降维的历史特征数据,再结合气象信息,共同作为预测功率的影响因素,对预测功率的影响因素进一步降维得到低维特征;从低维特征中选出独立特征,并利用具有动态映射能力的神经网络进行预测,得到风电场功率的低维预测数据;对低维预测数据进行解码重构,得到各风电场的功率预测结果。本发明的方法在不增加预测变量维数情况下使得预测精度得以提高,相对于常规降维方法,显著降低了误差;本发明通过充分解析多维风电功率间的非线性关系,进一步提高了功率预测的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110256120.8 | 专利名称: | 基于独立稀疏堆叠自编码器的风电场超短期功率预测方法 |
申请日: | 2021-03-09 | 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 | 分类号: | G06K9/62搜分类 风力发电 电力电网 智慧电网搜索 |
公开/公告日: | 2022-09-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112861992B | 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) |
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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 | |
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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日期 | 法律信息 | 备注 |