[发明专利]一种结合时空特征和误差处理的风能预测方法有效
| 申请号： | 201810469434.4 | 申请日： | 2018-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN108764541B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 于瑞国;喻梅;于健;赵满坤;刘志强;安永利 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合时空特征和误差处理的风能预测方法，所述方法包括以下步骤：从风能时间序列中提取时间特征，通过多输入‑单输出的模式提取距离较近风电机之间的信息，引入空间特征；通过基于k近邻的噪声数据检测方法对时间特征和空间特征进行预处理；对预处理后的特征进行时空特征的方差属性分析，基于分析的结果训练多组预测器模型；采用加权平均数方式对多个预测模型进行组合，生成基于时空特征方差的集成学习模型，用于对组合后的预测模型进行误差预测；使用集成学习模型得到预测值y，将和时空特征相应的误差特征输入到辅助模型中，得到结果y′，则最终的预测值为y+y′；集成学习模型和辅助模型相结合生成最终的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 时空 特征 误差 处理 风能 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种结合时空特征和误差处理的风能预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：从风能时间序列中提取时间特征，通过多输入‑单输出的模式提取距离较近风电机之间的信息，引入空间特征；通过基于k近邻的噪声数据检测方法对时间特征和空间特征进行预处理；对预处理后的特征进行时空特征的方差属性分析，基于分析的结果训练多组预测器模型；采用加权平均数方式对多个预测模型进行组合，生成基于时空特征方差的集成学习模型，用于对组合后的预测模型进行误差预测；使用集成学习模型得到预测值y，将和时空特征相应的误差特征输入到辅助模型中，得到结果y′，则最终的预测值为y+y′；集成学习模型和辅助模型相结合生成最终的模型。
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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
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