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基于机器学习算法的风力发电场发电量预测方法

Name: 基于机器学习算法的风力发电场发电量预测方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2022104672695
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210467269.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-04-29

申请人

浙江工业大学

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_04 , G06Q10_04 , G06Q50_06 ,

技术画像

所属领域

风力发电机器学习风能发电技术电力系统分析机器学习算法风力发电

应用场景

风力发电, 风电场运维, 电力调度, 智能电网, 新能源并网

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摘要

本发明公开了一种基于机器学习算法的风力发电场发电量预测方法，包括如下步骤：获取并输入气象历史数据，得到能表征气象数据特征的向量，用循环高速网络训练和学习气象数据特征序列中变量之间与时间序列相关的特征，经过循环高速通路网络编码器的编码操作以及通过多层时空注意力机制在不同维度对特征向量进行重新筛选，分别得到时间维注意力向量和网络层次维注意力向量，获取并输入风力发电量历史数据，通过循环高速通路网络解码器的解码操作，经全链接层维度匹配，得到风力发电量的预测结果，计算风力发电量预测结果的置信区间。本发明不仅有效地提高风力发电量预测精度，还能给出预测风力发电量的置信区间信息，丰富了电网管理者的决策空间。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号：

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当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种基于多种群系综变异策略的蛋白质结构预测方法

当前第 / 件

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：44 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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