基本信息:
- 专利标题： 一种短期风电功率概率预测方法、系统及存储介质
- 申请号：CN202410074006.7 申请日：2024-01-17
- 公开(公告)号：CN117689082A 公开(公告)日：2024-03-12
- 发明人： 张嘉英 , 孙启超 , 杨青濠
- 申请人： 内蒙古工业大学
- 申请人地址： 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民路(北)49号
- 专利权人： 内蒙古工业大学
- 当前专利权人： 内蒙古工业大学
- 当前专利权人地址： 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民路(北)49号
- 代理机构： 深圳知企办专利代理有限公司
- 代理人： 谢金文
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06F18/24 ; G06F18/23 ; G06F18/214 ; G06N3/0464 ; G06N3/0442 ; G06N3/08 ; G06F17/16 ; G06F17/18 ; G06F18/25
摘要：
本发明公开了一种短期风电功率概率预测方法、系统及存储介质，通过获取风电场预测需要的风功率相关数据，将历史数据中的噪声信号、缺失数据和异常数据通过数据收集、数据清理、数据集成、数据规约和数据变换得到原始数据，对原始数据进行数据预处理得到样本数据，对样本数据进行特征信息提取并输入至已训练的深度神经网络中进行训练得到风电功率预测结果，对风电功率预测结果进行分类分析以完成短期风电功率概率预测，增加数据样本维度进行数据多样性预测，根据不同的风电功率数据优化预测模型，增加模型的适用性。利用信号分解可以对风电数据进行分解以降低风电数据波动性的影响，提升了风电功率预测精度。