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摘 要:一种基于特征组合的小水电短期功率精细化预测方法,包括步骤1:收集分区降雨量的历史和预测数据,小水电功率曲线的历史数据;步骤2:将小水电功率曲线分解为历史日最大、最小功率和标幺化曲线三个特征量;步骤3:对小水电的日最大、最小发电功率,采用时间序列神经网络开展预测,得到预测日的最大、最小预测功率等步骤;步骤4:对历史日标幺化曲线采用Kmeans技术进行聚类等步骤得到预测日的预测标幺化曲线;步骤5:组合预测日的标幺化曲线和最大、最小功率预测值,得到预测日的小水电发电功率预测结果。本发明能很好的解决现有技术存在的预测误差大问题的基于特征组合的小水电短期功率精细化预测方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910161647.5 | 专利名称: | 一种基于特征组合的小水电短期功率精细化预测方法 |
申请日: | 2019-03-04 | 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: | G06Q10/04搜分类 电力系统 水力发电搜索 |
公开/公告日: | 2022-07-15 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109978236B | 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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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 |