发明专利已授权

基于时空特征提取及二次分解聚合的风电功率预测方法

Name: 基于时空特征提取及二次分解聚合的风电功率预测方法
Brand: 华东交通大学
SKU: 2023115421888
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311542188.8 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2023-11-20

公开号

CN117252448B

公开日

2024-02-20

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_0637

IPC 分类号

G06Q10_0637 , H02J3_38 , H02J3_00 , G06Q50_06 , G06N3_0442 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

风电功率预测, 新能源发电, 电力调度, 智能电网, 风电场运维

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摘要

本发明提供一种基于时空特征提取及二次分解聚合的风电功率预测方法，该方法包括：根据风电场集群的特征数据和经纬度信息之间的相关性建立图网络模型；利用双重特征选择方法选取重组后的图网络模型的时空相关特征的最优特征子集；依次利用变分模态分解算法和群分解算法对历史风电功率数据进行两次分解得到分量数据；利用多尺度排列熵算法对分量数据进行度量得到融合子集；将利用并行Stacking模型对融合子集进行预测得到的未来预测值进行重构，以实现风电场集群的功率预测。本发明提出变分模态分解算法和群分解算法的二次分解与多尺度排列熵算法相结合的分解聚合方法，克服了原始风电场中功率序列的复杂性和非平稳性的同时，有效减少了计算成本。

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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

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当前第 / 件

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