[发明专利]一种考虑时空相关性的风电功率区间预测及其可解释方法在审
| 申请号： | 202311203210.6 | 申请日： | 2023-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN116937579A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 武宇翔;牛哲文;韩肖清;闫博阳;赵津蔓;张锋 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;H02J3/38;G06F18/25;G06F18/2321;G06F18/2415;G06F18/27;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100 | 代理人： | 侯小幸 |
| 地址： | 030024 山西*** | 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： | 本发明公开了一种考虑时空相关性的风电功率区间预测及其可解释方法，涉及新能源功率预测的人工智能应用领域。首先将风电功率历史数据和历史气象数据通过RSDD和链式方程插补；然后将训练集输入本发明所提出的STF‑DNN模型中，捕捉时间序列中的长期依赖关系。之后从模型预测过程和预测结果两个层面构建面向风电时空特征和深度学习融合模型的可解释性体系，并以可解释性为导向优化所提出的STF‑DNN模型。最后，为验证解释结果的可靠性，结合SHAP原理量化考虑时间差异性的特征全局贡献，从而解释了模型预测风电功率。本发明在风电功率区间预测精度、模型预测机制的可解释性及数据预处理方面，均取得了大幅度的进步。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 考虑 时空 相关性 电功率 区间 预测 及其 可解释 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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