[发明专利]基于端到端模型的爬坡预测方法在审

专利信息
申请号: 202210043642.4 申请日: 2022-01-14
公开(公告)号: CN116484991A 公开(公告)日: 2023-07-25
发明(设计)人: 张媛媛;陈彦如;王浩;岳凯峰;赵万槟;李亚洁;刘宜珈;李京鹏;胡翔;陈良银 申请(专利权)人: 四川大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/0442
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 610065 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开了一种基于端到端模型的爬坡预测方法。其方法主要包括数据预处理、预测模型训练、模型预测和风电功率爬坡检测四部分;预测模型训练包括主预测模型训练模块和误差修正模型训练模块,模型预测包括主模型预测模块和误差模型修正模块;主预测模型训练模块用于将历史风电功率数据、历史风速数据和预报风速数据作为模型输入;误差修正模型训练模块用于将主模型输出的风电功率预测残差序列作为数据集对误差修正模型进行训练测试;主模型预测模块用于对风电功率进行预测;误差模型修正模块用于将主预测模型的输出作为残差模型输入,预测残差修正初步预测值;风电功率爬坡检测模块用于风电功率预测序列的爬坡检测,得到爬坡预测特征量。
搜索关键词: 基于 端到端 模型 爬坡 预测 方法
【主权项】:
暂无信息
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