发明专利已授权

一种风电功率爬坡事件间接预测方法

Name: 一种风电功率爬坡事件间接预测方法
Brand: 淮阴工学院
SKU: 2023106261076
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310626107.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-05-30

公开号

CN116885691B

公开日

2024-02-23

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

H02J3_00

IPC 分类号

H02J3_00 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_045 , G06F18_10 , G06F18_213 , G06N3_0985 , H02J3_38 ,

技术画像

所属领域

风电功率预测风电功率预测功率爬坡事件预测人工智能预测算法

应用场景

风力发电, 电力系统调度, 新能源并网, 智能电网, 电力市场运行

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摘要

本发明公开了一种风电功率爬坡事件间接预测方法，首先，利用多元变分模态分解将原始风电功率和风速联合分解成一组相对平稳的子序列；其次，使用卷积神经网络对每一个被分解的风电功率序列进行特征提取；再次，利用改进的FDA算法对BIGRU模型的超参数进行优化，得到优化预测模型并对风电功率进行预测，采用残差修正模型TCN对其进行误差校正，以获得最终的风电功率预测值；最后，将最终风电功率预测值作为输入，使用改进的FDA算法优化旋转门算法对其中的风电爬坡事件进行识别；结合爬坡定义和检测算法，对预测功率中的爬坡事件进行间接预测。本发明能够使得风功率预测更加接近实际值，提高风功率预测的准确度，提升风电爬坡事件的识别精度。

常见问题

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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

一种基于太阳能和风能发电的互补供电装置及其控制方法

当前第 / 件

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