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项目申报：全部报过没有报过

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0本发明公开了一种基于GSA‑LSSVM模型的短期风电功率预测方法，通过将复杂的原始风速功率数据通过风速爬坡坡度合理的分为三类，弥补了模型计算量过大的缺点，同时分类后的数据特征性更强，更能体现风速到功率的转化关系，改善导致同一风速对应不同功率的现象，同时改进的GSA一定程度上改善了传统GSA方法易陷入局部最小值的缺点，从而提高风电场短期功率预测的准确性，弥补了目前预测方法不能取得较优的泛化能力、单一模型无法解释风速到功率的复杂转化关系、未将风速骤然变化考虑到预测模型等缺点，提高了风电场对实际发电功率实时预测的准确性，具有良好的应用前景。

📄 2016109910887 📂 H02J3_00 👤 山西深电能科技有限公司 📅 2016-11-10

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基于GSA-LSSVM模型的短期风电功率预测方法

2016109910887 · 山西深电能科技有限公司

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CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
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交易类型：转让
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SiC功率器件工艺专利

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交易类型：转让
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钙钛矿光伏组件技术

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受让方：××能源集团
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