[发明专利]基于逐步回归与深度学习的风电功率预测方法及相关设备在审
申请号: | 202111495208.1 | 申请日: | 2021-12-09 |
公开(公告)号: | CN113902228A | 公开(公告)日: | 2022-01-07 |
发明(设计)人: | 李润;田伟;谷宗鹏;马腾飞;柴宏阳;于晓磊 | 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;G06Q50/06;G06N3/08;G06N3/04 |
代理公司: | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人: | 李弘 |
地址: | 100192 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本公开提供一种基于逐步回归与深度学习的风电功率预测方法及相关设备,方法包括:基于回归方程筛选风力发电的工作参数中具有显著性的目标参数;获取所述目标参数在第一时间段的观测数据;将所述观测数据输入训练好的功率预测模型,得到目标时间的风电功率预测值。根据本公开,利用回归方法选择对预测变量即风电功率的变化具有显著解释能力的目标参数作为输入变量,并结合长短期记忆神经网络进行风电功率预测,能够有效提高预测精度和运算效率。 | ||
搜索关键词: | 基于 逐步回归 深度 学习 电功率 预测 方法 相关 设备 | ||
【主权项】:
暂无信息
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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
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
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