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基于深度信念网络的非线性加权组合风电功率预测方法

Name: 基于深度信念网络的非线性加权组合风电功率预测方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2020112985175
Price: 31000.0 CNY
Availability: InStock

📄 申请号：CN202011298517.5 📄 发布日：2026/09/28

著录项目信息

申请日

2020-11-19

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_00

IPC 分类号

G06F17_00 , G06Q10_04 , G06Q50_04 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

风电功率预测, 新能源电力调度, 智能电网运行, 可再生能源并网

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摘要

本发明公开了一种基于深度信念网络的非线性加权组合风电功率预测方法，属于电力系统风电功率预测技术领域。为了解决当下风电功率预测精度较低的问题，利用分解策略、非线性加权组合以及深度学习模型建立一种新的组合预测模型。首先采用结合重建误差率的变分模态分解VMD技术对原始风电功率序列进行分解，提取局部特征；然后，利用长短期记忆神经网络和基于粒子群优化的深度信念网络构建子预测模型。最后，采用基于粒子群优化的深度信念网络PSO‑DBN的非线性加权组合方法对多个子预测模型进行组合，建立短期风电功率预测的组合模型，进一步提高了风电功率预测的准确性和稳定性。

常见问题

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是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号：

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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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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：6 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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