[发明专利]基于奇异谱分解和时间卷积神经网络的多步风电功率预测方法在审
| 申请号： | 202111228467.8 | 申请日： | 2021-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN114091729A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 董雪;赵生校;魏龙;陈晓锋;陆艳艳;卢迪;赵岩;许银胜;赵宏伟;刘磊 | 申请（专利权）人： | 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 韩小燕;沈敏强 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于奇异谱分解和时间卷积神经网络的多步风电功率预测方法。适用于风力发电功率预测领域。本发明所采用的技术方案是：一种基于奇异谱分解和时间卷积神经网络的多步风电功率预测方法，其特征在于：获取历史风速和历史功率；对历史风速和历史功率进行奇异谱分解，分别获得历史风速和历史功率的多维特征向量；将历史风速和历史功率的多维特征向量输入经训练的风电功率预测模型，输出风电功率预测结果；所述风电功率预测模型包括时间卷积神经网络层和全连接层，时间卷积神经网络层用于对历史风速数据和历史功率数据进行时序建模和特征提取，全连接层用于对时间卷积神经网络层提取的特征进行融合，以获取最终风电功率预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 奇异 分解 时间 卷积 神经网络 多步风 电功率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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