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一种基于混合深度学习模型的风电电量预测方法

Name: 一种基于混合深度学习模型的风电电量预测方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2026106295432
Availability: InStock

📄 申请号：CN202610629543.2 📄 发布日：2026/11/12

著录项目信息

申请日

2026-05-09

公开号

CN122178298B

公开日

2026-08-04

申请人

南京信息工程大学

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 , H02J3_38 , F03D17_00 , G06N20_20 , G06N5_01 , G06N3_0499 , G06F18_27 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06N3_0985 , H02J103_50 , H02J103_30 , H02J103_35 , H02J101_28 , G06N3_048 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习风电功率预测

应用场景

风电电量预测, 新能源发电, 电网调度, 风电场运行, 电力交易

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摘要

本发明公开了一种基于混合深度学习模型的风电电量预测方法，包括：构建目标风电场的多源异构数据集，包括实测数据、天气预报数据、全球预报系统数据；针对短期阶段、中期阶段的风速订正任务，分别构建天气预报数据风速订正模型、全球预报系统数据风速降尺度与校正模型，分别输出风速订正产品，作为输入风速；将风速区间划分为低风速段和高风速段；分别构建低风速段预测模型、高风速段预测模型，并分别输出风电场风机预测功率；针对目标风电场，判定输入风速的风速段，计算目标预测时刻或多个未来时刻的风电电量预测值；本发明旨在解决沿海风电场中长期预报精度衰减与模型切换跳变的难题，实现未来10‑15天电量的精细化预测。

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： CN122178298B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

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

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：3 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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