发明专利已授权

基于CNN LSTM光伏发电功率预测模型及其构建方法

Name: 基于CNN LSTM光伏发电功率预测模型及其构建方法
Brand: 中国计量大学
SKU: 2019102984154
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910298415.4 📄 发布日：2025/10/15

著录项目信息

申请日

2019-04-15

公开号

CN110059878B

公开日

2021-04-02

申请人

中国计量大学

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 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习时间序列预测

应用场景

光伏电站功率预测, 智能电网, 新能源并网调度, 电力系统运行, 能源管理

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摘要

本发明属于光伏功率预测领域，公开了一种基于CNN LSTM光伏发电功率预测模型及构建方法；由两层CNN卷积层、LSTM、注意力机制和全连接层构成。当只有功率数据时，通过双层卷积层对输入的一维发电功率时间序列进行特征提取，经过3*1卷积核操作得到多个数据矩阵，实现时间序列到高层特征的信息抽象；注意力机制将每个矩阵通过LSTM算法得到的LSTM隐层输出向量进行自动化关注，对其中与当前输出量显著相关的特征量赋予更大的权值；通过展开操作将注意力机制的输出向量处理成一个一维向量输入全连接层，全连接层直接输出下一时刻光伏发电功率预测值。本发明数据量少、可移植性高、预测精度高。

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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

20210402

✅ 授权

20190820

?? 实质审查的生效：

20190726

📄 公开

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