[发明专利]估计与风力发电机组有关的模型的不确定性的方法和设备在审
申请号: | 201710841538.9 | 申请日: | 2017-09-18 |
公开(公告)号: | CN107609333A | 公开(公告)日: | 2018-01-19 |
发明(设计)人: | 王明辉;波·约尔·佩德森 | 申请(专利权)人: | 北京金风科创风电设备有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 北京铭硕知识产权代理有限公司11286 | 代理人: | 张川绪,王兆赓 |
地址: | 100176 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 估计 风力 发电 机组 有关 模型 不确定性 方法 设备 | ||
1.一种估计与风力发电机组有关的模型的不确定性的方法,其特征在于,所述方法包括在所述模型每次被使用时执行以下的估计步骤:
获取所述模型在当前次被使用时接收的输入中的至少一种参数;
确定获取的所述至少一种参数各自所落入的预设区间;
分别针对所述至少一种参数中的每种参数,统计至目前为止之所述模型各次被使用时每种参数分别落在确定的各自所落入的预设区间的总次数;
基于所述总次数确定所述模型的输出的第一不确定性。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述总次数确定所述模型的输出的第一不确定性的步骤包括:确定与所述至少一种参数的类型、所述总次数以及确定的预设区间对应的指示所述模型的输出的不确定性的值。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述至少一种参数为多种参数,所述估计步骤还包括:根据所述多种参数中的预定参数所落入的预设区间来从所述多种参数中确定预定数量的参数,
基于所述总次数确定所述模型的输出的第一不确定性的步骤包括:基于所述预定数量的参数所对应的总次数确定所述模型的输出的第一不确定性。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于所述总次数确定所述模型的输出的第一不确定性的步骤包括:
当所述多种参数中的预定参数所落入的预设区间为第一预定预设区间时,仅基于与所述预定参数对应的总次数确定所述模型的输出的第一不确定性;
当所述多种参数中的预定参数所落入的预设区间为与第一预定预设区间不同的第二预定预设区间时,基于与所述多种参数的所有参数对应的总次数确定所述模型的输出的第一不确定性。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,仅基于与所述预定参数对应的总次数确定所述模型的输出的第一不确定性的步骤包括:确定与所述预定参数的类型、与所述预定参数对应的总次数以及所述预定参数所落入的预设区间对应的指示所述模型的输出的不确定性的值;
基于与所述多种参数的所有参数对应的总次数确定所述模型的输出的第一不确定性的步骤包括:确定与所述多种参数中的各种参数的类型、与各种参数对应的总次数以及各种参数所落入的预设区间对应的指示所述模型的输出的不确定性的值。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于与所述多种参数的所有参数对应的总次数确定所述模型的输出的第一不确定性的步骤包括:当与所述多种参数中的任意一种参数对应的总次数不大于所述任意一种参数对应的次数阈值时,确定与所述多种参数中的各种参数的类型、与各种参数对应的总次数以及各种参数所落入的预设区间对应的指示所述模型的输出的不确定性的值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,基于与所述多种参数的所有参数对应的总次数确定所述模型的输出的第一不确定性的步骤还包括:当与每种参数对应的总次数都大于或等于每种参数对应的次数阈值时,将所述模型的输出的第一不确定性的值确定为第一预定值。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述第一预定值表示所述模型的输出完全可信赖。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述估计步骤还包括:
获取所述模型在当前次被使用时的输出;
基于所述输出估计所述输出的误差的分布的参数;
基于所述分布的参数得到所述模型的输出的第二不确定性。
10.根据权利要求9所述的方法,所述估计步骤还包括:计算第一不确定性与第二不确定性的乘积作为所述模型的输出的第三不确定性。
11.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,估计所述误差的分布的参数的步骤包括:基于所述输出和所述模型在上一次被使用时的输出的误差的分布的参数,估计所述模型在当前次被使用时的输出的误差的分布的参数。
12.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,第二不确定性为第二预定值与所述分布的各个参数的和。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述第二预定值表示预定的不确定性。
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