一种基于GRA-LSTM-ICE模型的短期风功率预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110288897.2
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08;H02J3/38;H02J3/46
申请日期：
2021-03-18
申请人：
国网辽宁省电力有限公司;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;清华大学;沈阳工程学院

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专利名称	一种基于GRA-LSTM-ICE模型的短期风功率预测方法
申请号	CN202110288897.2	申请日期	2021-03-18
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-09	公开/公告号	CN113095547A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 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〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6;;;G;0;6;F;1;7;/;1;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;H;0;2;J;3;/;3;8;;;H;0;2;J;3;/;4;6查看分类表>
申请人	国网辽宁省电力有限公司;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;清华大学;沈阳工程学院	申请人地址	辽宁省沈阳市和平区宁波路18号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	国网辽宁省电力有限公司,国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,清华大学,沈阳工程学院	当前权利人	国网辽宁省电力有限公司,国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,清华大学,沈阳工程学院
发明人	王顺江;刘天泽;朱天翼;葛维春;陈群;赵琰
代理机构	沈阳之华益专利事务所有限公司	代理人	黄英华

摘要

本发明公开了一种基于GRA‑LSTM‑ICE的短期风功率预测方法，为了提高短期风功率的预测精度，本方法包括以下步骤：首先，针对在风电场采集到的气象数据进行灰色关联分析(GRA)，得到与风功率相关性较高的气象变量；其次，针对目前风功率短期预测精度较低的问题，基于长短期记忆(LSTM)神经网络建立风功率预测模型，提升风功率短期预测精度；最后，针对所得到的风功率预测结果，基于信息可信评估(ICE)技术建立风功率预测修正模型，进一步提升风功率短期预测精度。通过本发明的实施，能够大幅度提高短期风功率的预测精度，实现含高比例风电电网的经济和稳定运行。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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