[发明专利]一种基于时空分位数回归的区域风电预测方法及系统有效
| 申请号： | 201910802636.0 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110648014B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 杨明;于一潇;韩学山;杨佳峻;韩月;段方维 | 申请（专利权）人： | 山东大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06F17/18 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于时空分位数回归的区域风电预测方法及系统，采集多个风电场预设时间段内的运行和数值天气预报数据，将采集到的数据转换为特征图，建立训练集、验证集和测试集；建立时空分位数回归模型，利用训练集训练集、验证集和测试集对模型进行训练和优化；实时采集各个风电场的运行数据和环境数据，根据优化好的时空分位数回归模型进行未来一定时间段内的区域风力发电预测；本公开通过时空分位数回归模型对区域风电进行短期非参数化的概率预测，解决了在进行具有较大的输入信息时的区域风电风电预测中解释变量的选择问题，极大的提高预测的准确性和可靠性，为具有大数据的区域风力发电概率预测提供了一种具体的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 位数 回归 区域 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于时空分位数回归的区域风电预测方法，其特征在于，步骤如下：/n采集多个风电场预设时间段内的运行和数值天气预报数据，将采集到的数据转换为特征图，建立训练集、验证集和测试集；/n建立时空分位数回归模型，利用训练集对模型进行训练，利用验证集诊断模型适应性并优化模型超参数，利用测试集对模型进行可靠度和锐度评价，根据评价结果进一步优化模型；/n实时采集各个风电场的运行数据和环境数据，根据优化好的时空分位数回归模型进行未来一定时间段内的区域风力发电预测。/n
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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
G06Q10-00 行政；管理
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