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摘 要:本发明涉及风电爬坡事件预测技术领域,提供一种基于特征自适应选择和WDNN的风电爬坡事件预测方法。首先采集风机运行原始数据集并对其进行归一化;然后构建风电爬坡事件样本集PTr;接着基于特征自适应选择方法,从样本集PTr中选出相关样本集,并对每个相关样本中有功功率构成的信号进行小波分解,将分解得到的信号与温度及类别标签数据进行组合,得到分解后的样本集;再以分解后的样本集中除类别标签之外的变量为输入、类别标签为输出,构建并训练基于DNN的风电爬坡事件预测模型;最后实时采集并处理风机运行原始数据,利用训练后的预测模型输出对应的类别标签。本发明能够优化风电爬坡事件预测模型的输入变量,提高预测的精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910986952.8 | 专利名称: | 基于特征自适应选择和WDNN的风电爬坡事件预测方法 |
申请日: | 2019-10-17 | 申请/专利权人 | 东北电力大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 吉林省吉林市船营区长春路169号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 风能 选 港口搜索 |
公开/公告日: | 2020-02-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110766215A | 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 |
2022/04/01 | 授权 | |
2020/03/03 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06Q 10/04 专利申请号: 201910986952.8 申请日: 2019.10.17 |
2020/02/07 | 公开 |