一种基于WDNN框架的风电功率预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110721546.6
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q10/06;G06F16/215;G06F16/28;G06N3/08;G06N3/04
申请日期：
2021-06-28
申请人：
上海电机学院

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著录项信息

专利名称	一种基于WDNN框架的风电功率预测方法
申请号	CN202110721546.6	申请日期	2021-06-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-28	公开/公告号	CN113449916A
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;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;F;1;6;/;2;1;5;;;G;0;6;F;1;6;/;2;8;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	上海电机学院	申请人地址	上海市闵行区江川路690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	上海电机学院	当前权利人	上海电机学院
发明人	黄泰儒;付晓刚;李火花
代理机构	上海科盛知识产权代理有限公司	代理人	翁惠瑜

摘要

本发明涉及一种基于WDNN框架的风电功率预测方法，包括：采集风电历史数据集，并进行预处理，将并输入训练好的风电功率预测模型，获得风电功率预测结果；预测过程包括：将原始离散特征数据输入交叉积变换单元，输出新离散特征数据，将新离散特征数据和原始离散数据特征输入全连接层，输出第一风电功率预测值；将原始连续特征数据输入XGBoost子模型，输出新连续特征数据，将新连续特征数据和原始连续特征数据输入DNN子模型，输出第二风电功率预测值；将第一风电功率预测值和第二风电功率预测值输入拼接神经元，输出风电功率最终预测值。与现有技术相比，本发明能够同时学习风电历史数据集中浅层特征和深层特征，提高了预测精度。

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