[发明专利]基于机器学习算法的风力发电场发电量预测方法有效
| 申请号： | 202210467269.5 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114865620B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 綦方中;卓可翔;曹聪 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06N3/04;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 周红芳 |
| 地址： | 310006 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习算法的风力发电场发电量预测方法，包括如下步骤：获取并输入气象历史数据，得到能表征气象数据特征的向量，用循环高速网络训练和学习气象数据特征序列中变量之间与时间序列相关的特征，经过循环高速通路网络编码器的编码操作以及通过多层时空注意力机制在不同维度对特征向量进行重新筛选，分别得到时间维注意力向量和网络层次维注意力向量，获取并输入风力发电量历史数据，通过循环高速通路网络解码器的解码操作，经全链接层维度匹配，得到风力发电量的预测结果，计算风力发电量预测结果的置信区间。本发明不仅有效地提高风力发电量预测精度，还能给出预测风力发电量的置信区间信息，丰富了电网管理者的决策空间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 算法 风力 电场 发电量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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