[发明专利]一种基于空间相关性的台风过境风电功率预测方法在审
| 申请号： | 201510095410.3 | 申请日： | 2015-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN105989236A | 公开（公告）日： | 2016-10-05 |
| 发明（设计）人： | 蒋达;康奇;张俊芳;许辉;褚智亮;毕月;史媛;林莎 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 唐代盛;孟睿 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于空间相关性的台风过境风电功率预测方法。采集台风上风处与下风处风速或功率时间序列；计算上风处采集的时间序列与下风处采集的时间序列之间的相关性系数；将强相关性数据组中的上风处及下风处风速或功率时间序列数据组录入小波神经网络，对小波神经网络训练；利用训练后的小波神经网络对下风处风电功率进行预测。本发明利用空间相关性及优化后的静态神经网络，为台风过境情况下的风功率进行预测提供一种较为准确的解决方案，为强风过境时的风电调度起指导作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空间 相关性 台风 过境 电功率 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于空间相关性的台风过境风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集台风上风处与下风处风速或功率时间序列；步骤二、计算上风处采集的时间序列与下风处采集的时间序列之间的相关性系数；步骤三、将强相关性数据组中的上风处及下风处风速或功率时间序列数据组录入小波神经网络，对小波神经网络训练；步骤四、利用训练后的小波神经网络对下风处风电功率进行预测。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京理工大学，未经南京理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201510095410.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
