发明专利已授权

一种风电厂风速预测方法、系统、设备及存储介质

Name: 一种风电厂风速预测方法、系统、设备及存储介质
Brand: 淮安大学
SKU: 202411350560X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411350560.X 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2024-09-26

公开号

CN119514745B

公开日

2026-08-28

申请人

淮安大学

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 , G06F17_10 ,

技术画像

所属领域

风速预测风速预测风电功率预测气象预测

应用场景

风力发电, 风电场发电调度, 新能源发电预测, 电网调度, 风能资源评估

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摘要

本发明公开了一种风电厂风速预测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：利用改进的能量谷优化算法IEVO优化自适应噪声集合经验模态分解CEEMDAN中的白噪声幅值权重与噪声添加次数，对风电场历史数据进行CEEMDAN分解；对分解后的数据采用样本熵SE进行预处理，降低数据的计算复杂度；对预处理后的数据，引入了启发式策略的随机森林算法RF特征选择进行优化，剔除冗余特征；利用格拉姆角和场GASF将优化后的数据从一维时间序列数据转换成二维图像，并提取图像特征；将提取的图像特征送入时间序列块变换器Patch TST模型进行风速预测，所述Patch TST模型中引入基于梯度提升决策树的训练算法GPTuner调节模型参数；本发明相比传统方法可有效提高对风速预测的准确性，保障风力发电厂的稳定运行。

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： CN119514745B

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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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