[发明专利]基于ARIMA-BP-LSTM多特征融合的超短期风功率预测方法及设备在审
| 申请号： | 202310572097.2 | 申请日： | 2023-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN116937538A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 王灵梅;韩磊;孟恩隆;刘玉山;贾成真;张旭邦;原升耀 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;H02J3/38;G06F18/25;G06N3/047;G06N3/084;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 南京新诚汇知识产权代理事务所(普通合伙) 32661 | 代理人： | 崔红 |
| 地址： | 030000*** | 国省代码： | 山西;14 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于ARIMA‑BP‑LSTM多特征融合的超短期风功率预测方法及设备，该方法通过获取丰富的数据特征量，构建风功率变化量、风功率变化率两个新的特征数据；采用更多维的特征数据，保障预测模型有更好的预测效果；采用组合预测方法，ARIMA方法的线性预测精度高，BP方法适用于非线性系统建模和具有非线性变化特征的风速信息；LSTM方法考虑了数据的时序特性，更加符合真实的数据特征。结合三者模型建立组合预测模型可以得到更精确的预测效果，更适配真实的超短期风功率准确预测需求。通过本发明，能够充分结合统计方法与机器学习方法优点，将数据的时间特性、短期线性特性、长期非线性特性包含在内，实现对厂级风电机组的超短期风功率的准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 arima bp lstm 特征 融合 短期 功率 预测 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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