[发明专利]一种基于CEEMD-LZC和流形学习的短期风电功率预测方法和装置有效
| 申请号： | 202010072450.7 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111274532B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 周长城;白浩;黄安迪;叶琳浩;袁智勇;雷金勇 | 申请（专利权）人： | 南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F17/14 | 分类号： | G06F17/14;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 黄忠 |
| 地址： | 510663 广东省广州市萝岗区科*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于CEEMD‑LZC和流形学习的短期风电功率预测方法和装置，其中方法包括：对待预测风电功率数据进行CEEMD分解，得到若干个第一分量；计算若干个第一分量的Lempel‑Ziv复杂度，将满足预置条件的Lempel‑Ziv复杂度对应的第一分量进行叠加，得到第一模态序列；将第一模态序列和降维后的待预测气象数据输入到预置极限学习机中，输出待预测风电功率数据和待预测气象数据的风电功率预测结果，解决了现有的短期风电功率预测方法存在风电功率预测准确率不高的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ceemd lzc 流形 学习 短期 电功率 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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