[发明专利]一种并网型风电场短期风速组合预测方法在审
申请号: | 201510489096.7 | 申请日: | 2015-08-11 |
公开(公告)号: | CN106447063A | 公开(公告)日: | 2017-02-22 |
发明(设计)人: | 赵征;张龙新;李士哲 | 申请(专利权)人: | 华北电力大学(保定) |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 石家庄君联专利代理事务所(特殊普通合伙)13125 | 代理人: | 高宝新 |
地址: | 071003 河*** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | 本发明属于环境技术领域公开了一种并网型风电场短期风速组合预测方法,主要基于小波分解和遗传算法优化最小二乘支持向量机的风电场短期风速组合预测方法;在建立了风速预测的预测模型后,利用风电场实测数据进行了一天内的短期风速预测,并与单一预测模型进行比较,在此基础之上,建立了遗传算法优化RBF神经网络模型,拟合得出负荷该风电场特性的实际风速‑功率曲线模型。本发明通过利用WD将原始风速序列分解为一系列具有不同尺度的数据序列,根据各序列的自身特点构建不同的GA_LS_SVM模型进行预测,最后各分量预测值通过重构转化为风电场短期风速的最终预测结。 | ||
搜索关键词: | 一种 并网 电场 短期 风速 组合 预测 方法 | ||
【主权项】:
一种并网型风电场短期风速组合预测方法,其特征在于:主要基于小波分解和遗传算法优化最小二乘支持向量机的风电场短期风速组合预测方法;在建立了风速预测的预测模型后,利用风电场实测数据进行了一天内的短期风速预测,并与单一预测模型进行比较,在此基础之上,建立了遗传算法优化RBF神经网络模型,拟合得出负荷该风电场特性的实际风速‑功率曲线模型。
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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
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
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