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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210467269.5 | 专利名称: | 基于机器学习算法的风力发电场发电量预测方法 |
申请日: | 2022-04-29 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市拱墅区朝晖六区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H02J3/00搜分类 计算机软件搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |