发明专利已授权

一种基于多模型集成的风电场风速预测方法及系统

Name: 一种基于多模型集成的风电场风速预测方法及系统
Brand: 淮阴工学院
SKU: 2024108583295
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410858329.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-06-28

公开号

CN118839810B

公开日

2025-02-18

申请人

淮阴工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , H02J3_00 , G01P5_00 , G01W1_10 , G06Q50_06 , G06F18_21 , G06F18_25 , G06F18_24 , G06N3_094 , G06N3_084 , G06N3_0475 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_049 ,

技术画像

所属领域

风速预测多模型集成风速预测

应用场景

风电场, 风力发电, 新能源电力系统, 电力调度, 智慧能源

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摘要

本发明涉及风速预测领域，公开了一种基于多模型集成的风电场风速预测方法及系统。该方法包括：获取历史风速w0(t)，通过插补以及剔除漂移风速得到w(t)，并采用DVNCMD分解w(t)；计算分解得到的各序列的融合特征熵，并依据熵值大小分为低、中等、高熵值序列；对应低、中等、高熵值序列建立BP、LSTM、CNN‑Bi‑LSTM‑Attention模型，并利用NRBO优化LSTM、CNN‑Bi‑LSTM‑Attention模型的超参数；最后叠加所有序列预测结果，得到最终预测风速。该系统利用数据量阈值判断模块更新模型参数，适应气候变化导致的风速变化，同时实时显示预测数据。本发明采用DVNCMD分解减少计算量提升分解效率，同时建立BP、LSTM、CNN‑Bi‑LSTM‑Attention模型优化计算效率减少计算时间，并添加NRBO优化算法进一步提升预测精度和效率，为风速发电提供新的思路与方法。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20251003

?? 专利权的转移：

20250218

✅ 授权

20241112

?? 实质审查的生效：

20241025

📄 公开

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