[发明专利]基于行为特征深度学习的风电场发电功率预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110582409.9 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN115408921A | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 朱霄珣;刘瑞璋;王瑜;高晓霞 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08;G06N20/00;G06F113/06;G06F119/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 071003 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于行为特征深度学习的风功率预测方法和系统，应用于机器学习、新能源技术领域，包括以下步骤：获取数据步骤、数据预处理步骤、矩阵构建步骤、数据划分步骤、梯度提取步骤、3D‑CNN网络训练步骤、训练结束判定步骤、风电场发电功率预测步骤。本发明相对于分阶段提取风电场发电功率数据的时空特征方案，本方法能对发电功率的时空特征进行整体提取，保证了特征的整体性，同时有利于算法的反向传播和反向优化；针对实际风电场建立风功率预测模型，并按照中短期预测的要求，实现对风电场输出功率的预测，预测准确率高，平均相对误差和均方根误差低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 行为 特征 深度 学习 电场 发电 功率 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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