[发明专利]基于深度学习网络的大规模风电功率预测系统及方法有效
| 申请号： | 201510310688.8 | 申请日： | 2015-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN104978605A | 公开（公告）日： | 2015-10-14 |
| 发明（设计）人： | 潘志刚;朱晓伟;李莹 | 申请（专利权）人： | 上海电机学院 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 | 代理人： | 菅秀君 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习网络的大规模风电功率预测系统及方法，该预测系统包括：数据采集模块，由风电场自行提供，用于从风机采集风机数据及天气数据，并将其存储到数据库中，数据库，负责数据的存储和与数据相关的操作；预测值计算模块，根据该数据库中存储的历史数据经深度学习网络计算得到预测值，并将预测值存入数据库中,本发明利用深度学习网络强大的非线性映射能力，根据历史数据以及天气预报数据，给出风电场未来48小时内的风电功率预测数据，实现了大规模风电功率的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 大规模 电功率 预测 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习网络的大规模风电功率预测系统，包括：数据采集模块，由风电场自行提供，用于从风机采集风机数据及天气数据，并将其存储到数据库中，数据库，负责数据的存储和与数据相关的操作；预测值计算模块，根据该数据库中存储的历史数据经深度学习网络计算得到预测值，并将预测值存入数据库中。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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