一种风向信息预测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010397191.5
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
申请日期：
2020-05-12
申请人：
同济大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种风向信息预测方法及系统
申请号	CN202010397191.5	申请日期	2020-05-12
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-18	公开/公告号	CN111680823A
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;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6查看分类表>
申请人	同济大学	申请人地址	上海市杨浦区四平路1239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	同济大学	当前权利人	同济大学
发明人	沈小军;付雪姣
代理机构	上海科盛知识产权代理有限公司	代理人	丁云

摘要

本发明涉及一种风向信息预测方法及系统，该方法包括如下步骤：S1：获取风电场各风电机组历史风向实时数据；S2：根据历史风向实时数据筛选目标机组的若干关联机组；S3：提取当前预测时刻前p个采样时刻目标机组和关联机组的历史风向实时数据组成目标机组历史风向时序序列和关联机组历史风向时序序列，p为常数；S4：将目标机组历史风向时序序列和关联机组历史风向时序序列输入至预先建立的预测模型得到当前预测时刻目标机组的风向预测值；S5：到达下一预测时刻，更新步骤S1中历史风向实时数据并重复执行步骤S2～S5直至预测结束。与现有技术相比，本发明融合时间序列规律和空间相关信息，提高风向感知的精确度和稳定性。

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