[发明专利]一种短期风电功率的预测方法、装置及系统在审
| 申请号： | 201710742259.7 | 申请日： | 2017-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN107516150A | 公开（公告）日： | 2017-12-26 |
| 发明（设计）人： | 殷豪;董朕 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种短期风电功率的预测方法、装置及系统，包括获取风电功率历史数据，并对风电功率历史数据进行预处理得到训练样本数据及测试样本数据；采用预先建立的极限学习机优化模型对测试样本数据进行预测，得到风电功率预测结果；其中，极限学习机优化模型的建立过程为将训练样本数据添加至极限学习机中；采用结合混沌纵横交叉算法的粒子群算法对极限学习机的参数进行寻优处理，得到训练后的极限学习机优化模型；参数包括输入权值及隐含层偏置。本发明实施例提高了极限学习机优化模型的局部搜索能力和全局收敛精度，并采用优化后的极限学习机优化模型对测试样本数据进行预测，使得到的预测结果更加精确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 短期 电功率 预测 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
一种短期风电功率的预测方法，其特征在于，包括：S11：获取风电功率历史数据，并对所述风电功率历史数据进行预处理得到训练样本数据及测试样本数据；S12：采用预先建立的极限学习机优化模型对所述测试样本数据进行预测，得到风电功率预测结果；其中，所述极限学习机优化模型的建立过程为：S21：将所述训练样本数据添加至极限学习机中；S22：采用结合混沌纵横交叉算法的粒子群算法对所述极限学习机的参数进行寻优处理，得到训练后的所述极限学习机优化模型；所述参数包括输入权值及隐含层偏置。
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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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