发明专利已授权

基于GSA-LSSVM模型的短期风电功率预测方法

📄 申请号：CN201610991088.7 📄 发布日：2025/12/23

著录项目信息

申请日

2016-11-10

公开号

CN106374465B

公开日

2018-11-23

申请人

山西深电能科技有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H02J3_00

IPC 分类号

H02J3_00

技术画像

所属领域

风电功率预测人工智能算法机器学习智能优化算法风电功率预测

应用场景

风电功率预测, 电力系统调度, 新能源并网, 智能电网, 电力市场

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摘要

本发明公开了一种基于GSA‑LSSVM模型的短期风电功率预测方法，通过将复杂的原始风速功率数据通过风速爬坡坡度合理的分为三类，弥补了模型计算量过大的缺点，同时分类后的数据特征性更强，更能体现风速到功率的转化关系，改善导致同一风速对应不同功率的现象，同时改进的GSA一定程度上改善了传统GSA方法易陷入局部最小值的缺点，从而提高风电场短期功率预测的准确性，弥补了目前预测方法不能取得较优的泛化能力、单一模型无法解释风速到功率的复杂转化关系、未将风速骤然变化考虑到预测模型等缺点，提高了风电场对实际发电功率实时预测的准确性，具有良好的应用前景。

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

20170301

?? 实质审查的生效：

20170201

📄 公开

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