[发明专利]一种风电出力的智能预测方法在审
| 申请号： | 201710445132.9 | 申请日： | 2017-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN107292434A | 公开（公告）日： | 2017-10-24 |
| 发明（设计）人： | 赵欣;李昌陵;刘金朋;贾政豪;何琳;杨书英;杨亚丽;陈超 | 申请（专利权）人： | 国网新疆电力公司经济技术研究院;国家电网公司;华北电力大学;北京华电卓越科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙)11386 | 代理人： | 庞许倩,马东伟 |
| 地址： | 830002 新疆维吾尔*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种风电出力的智能预测方法，包括步骤步骤S1.收集风电出力功率和气象指标数据；步骤S2.对收集的数据进行移动平滑处理；步骤S3.构建支持向量回归机模型，将经过移动平滑处理后的风电出力功率作为输出变量，将经过移动平滑处理后的气象指标数据作为输入变量，对支持向量回归机模型进行训练；步骤S4.对支持向量回归机模型的参数进行优化，再重新利用步骤S3中的输入变量和输出变量对模型进行训练；步骤S5.获取待预测的气象数据，移动平滑处理后输入经过优化并重新训练的支持向量回归机模型，得到风电出力功率预测值。本发明能够实现对短期风电出力功率的精确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 出力 智能 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种风电出力的智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1.收集风电出力功率和气象指标数据；步骤S2.对收集的数据进行移动平滑处理；步骤S3.构建支持向量回归机模型，将经过移动平滑处理后的风电出力功率作为输出变量，将经过移动平滑处理后的气象指标数据作为输入变量，对支持向量回归机模型进行训练；步骤S4.对支持向量回归机模型的参数进行优化，再重新利用步骤S3中的输入变量和输出变量对模型进行训练；步骤S5.获取当前的气象数据，移动平滑处理后输入经过优化并重新训练的支持向量回归机模型，得到风电出力功率预测值。
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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
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
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