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摘 要:本发明提供了一种基于长短期记忆模块的短期风功率预测方法,包括:获取原始风功率数据,并对原始风功率数据进行预处理得到预处理数据;对预处理数据进行改进经验模态分解处理得到多个内涵模态分量;将多个内涵模态分量输入长短期记忆模型得到初始预测结果;基于原始风功率数据和初始预测结果确定误差序列,并将误差序列输入自回归滑动平均模型得到修正误差序列;基于修正误差序列和初始预测结果确定目标预测结果。本发明采用改进经验模态分解对风功率预处理数据进行分解,能够减少由增加白噪声带来的重构误差,可抑制模态分裂的问题,采用自回归滑动平均模型对误差序列进行修正,使得目标预测结果与实际值更加接近,得到更准确的预测结果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110685441.X | 专利名称: | 一种基于长短期记忆模块的短期风功率预测方法 |
申请日: | 2021-06-21 | 申请/专利权人 | 湖北工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区南李路28号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-03-24 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113487068B | 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) |
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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 | |
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 |