[发明专利]一种风电功率短期预测方法在审
| 申请号： | 201710532750.7 | 申请日： | 2017-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN107507097A | 公开（公告）日： | 2017-12-22 |
| 发明（设计）人： | 程启明;张强;陈路;李涛;孙伟莎;高杰;余德清;张宇;谭冯忍;程尹曼 | 申请（专利权）人： | 上海电力学院 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司31225 | 代理人： | 宣慧兰 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种风电功率短期预测方法，该方法包括如下步骤(1)获取训练数据集，包括历史风速时序序列和历史天气数据，采用历史风速时序序列进行模型训练得到风速预测模型，同时利用历史风速时序序列和历史天气数据进行模型训练得到风电功率预测模型；(2)获取预测数据集，预测数据集包括待进行风电功率预测期限前的设定时间段的历史风速时序序列以及预测期限内的天气预报数据；(3)将预测数据集中的历史风速时序序列输入至风速预测模型得到预测期限内的预测风速时序序列；(4)将预测风速时序序列和预测数据集中的天气预报数据输入至风电功率预测模型得到预测期限的风电功率预测值。与现有技术相比，本发明预测结果更加精确可信。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电功率 短期 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种风电功率短期预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)获取训练数据集，所述的训练数据集包括历史风速时序序列和历史天气数据，采用历史风速时序序列进行模型训练得到风速预测模型，同时利用历史风速时序序列和历史天气数据进行模型训练得到风电功率预测模型；(2)获取预测数据集，所述的预测数据集包括待进行风电功率预测期限前的设定时间段的历史风速时序序列以及预测期限内的天气预报数据；(3)将预测数据集中的历史风速时序序列输入至风速预测模型得到预测期限内的预测风速时序序列；(4)将预测风速时序序列和预测数据集中的天气预报数据输入至风电功率预测模型得到预测期限的风电功率预测值。
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上海电力学院，未经上海电力学院许可，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/201710532750.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
