[发明专利]一种基于模糊聚类与深度强化学习的风电场功率预测方法在审

专利信息
申请号: 202011164303.9 申请日: 2020-10-27
公开(公告)号: CN112288157A 公开(公告)日: 2021-01-29
发明(设计)人: 郝小会;杨正军;郝延;韩自奋;马辉;杨奎;何大鹏;彭艺;苏海晶;王东;张超;章云 申请(专利权)人: 华能酒泉风电有限责任公司;北京金风慧能技术有限公司;西安电子科技大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06F30/27;G06K9/62;G06N7/02;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 西安鼎迈知识产权代理事务所(普通合伙) 61263 代理人: 李振瑞
地址: 730070 *** 国省代码: 甘肃;62
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摘要: 发明属于新能源发电领域,尤其是一种基于模糊聚类与深度强化学习的风电场功率预测方法,针对现有的预测往往很难做到精确预测的问题,现提出如下方案,其包括以下步骤:S1、采用数学方法分析温度、湿度、风力级与风速的相关性;S2、利用模糊聚类算法对大量实测数据的研究分析,依据样本的相似性对数据复杂繁多的历史样本进行分类,选取与风速有较大相似性的数据来作为预测模型的训练数据;S3、构建深度强化学习神经网络,其中深度学习主要分析输入的历史样本信息,进而从中提取相应的特征信息,本发明实现功率预测控制的目标,既优化了数据,又优化了网络,结合两者的优势,以期获得更为精确地功率预测技术。
搜索关键词: 一种 基于 模糊 深度 强化 学习 电场 功率 预测 方法
【主权项】:
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