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基于EWT-PDBN组合的短期风电功率预测方法

Name: 基于EWT-PDBN组合的短期风电功率预测方法
Brand: 石家庄铁道大学
SKU: 2020105815451
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010581545.1 📄 发布日：2026/08/05

著录项目信息

申请日

2020-06-23

公开号

CN111697621B

公开日

2021-08-24

申请人

石家庄铁道大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q50_06

IPC 分类号

G06Q50_06 , H02J3_38 , G06Q10_04 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

风力发电, 新能源功率预测, 电力系统调度, 智慧能源

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摘要

本发明提供了一种基于EWT‑PDBN组合的短期风电功率预测方法，包括以下步骤：A、采集风电场的数值天气预报数据与历史风电功率数据；B、对采集到的所有数据进行预处理和归一化处理；C、利用经验小波变换信号分解技术，对归一化后的历史平均风电功率数据进行分解；D、对分解出的不同本征模态分量函数子序列进行相关性筛选，然后将筛选出组子序列分别和经过归一化处理后的其它数据共同作为输入数据，输入到粒子群优化的深度信念网络模型中预测，得到组预测数据；E、将组预测数据进行叠加重构成一组数据，然后对该一组数据进行反归一化处理，得出的结果作为最终的风电功率预测结果。本发明通过EWT‑PDBN组合预测，得出精度高，误差小的风电功率预测结果。

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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

风力机

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