发明专利已授权

一种基于图网络的多机组风功率预测方法

📄 申请号：CN202210840900.1 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-07-18

公开号

CN115238981B

公开日

2025-09-16

申请人

燕山大学

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 , G06Q50_06 , G06F18_213 , G06F18_25 , G06N3_042 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06F18_27 , H02J3_00 , G06F17_18 , G06F123_02 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络人工智能算法风功率预测

应用场景

风电场功率预测, 新能源发电, 电力调度, 智能电网

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摘要

本发明公开了一种基于图网络的多机组风功率预测方法，属于风场风功率预测领域，包括以下步骤：记录风场内所有风机的相对位置，以表征空间分布，利用监督控制和数据采集系统采集风场的监测数据，得到各个机组的功率数据，并进行数据预处理；设计图卷积网络特征提取模块，对于风机的空间位置信息与各个机组的自身特征，进行特征提取，将非欧数据转化为欧式数据；再通过时序特征学习层从融合后的特征向量序列中提取时间特征；最后通过回归层对各个风机的风功率进行预测。本发明通过结合图卷积网络和二维时间系数矩阵，从原始数据中自动选择和提取空间特征与时序特征，能够提高整体的预测精度、预测效率和模型鲁棒性，使电力系统的调度更加安全平稳。

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

能为机器人单腿下级执行器配油的一体化电液摆动执行器

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_04)

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