[发明专利]一种深度学习的短期功率预测方法在审
| 申请号： | 202110899871.1 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113516318A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 李润 | 申请（专利权）人： | 北京东润环能科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 深圳至诚化育知识产权代理事务所(普通合伙) 44728 | 代理人： | 刘英 |
| 地址： | 100089 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及新能源技术领域，尤其涉及了一种深度学习的短期功率预测方法，包括EMD分解方法、CEEMD分解方法、BP神经网络、SVM模型和GRU算法，EMD分解方法、CEEMD分解方法、BP神经网络、SVM模型和GRU算法共同组成组合模型，EMD以及CEEMD对原始风电功率进行分解，得到各个不同的分量，将各个分量应用BP神经网络、SVM模型以及GRU模型进行建模，得到短期风电功率预测结果。该深度学习的短期功率预测方法，风电场次日0‑24h日前功率预测准确率应大于等于80％，提升了风电功率的预测精度，不仅有助于电网调峰工作，增强电网的风电接纳能力，改善电力系统运行的安全性与经济性，而且对于保障风电一体化和电力系统的稳定运行起到至关重要的作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 短期 功率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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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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