一种基于信号分解技术的集成短期风电集群功率预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011352009.0
IPC分类号：G06Q10/06;G06Q50/06
申请日期：
2020-11-26
申请人：
华中科技大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司

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专利名称	一种基于信号分解技术的集成短期风电集群功率预测方法
申请号	CN202011352009.0	申请日期	2020-11-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-09	公开/公告号	CN112633632A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/06 ? 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〕 G06Q10/06 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〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;6;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;6查看分类表>
申请人	华中科技大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;中国电力科学研究院有限公司	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞瑜路1037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	华中科技大学,国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司,中国电力科学研究院有限公司	当前权利人	华中科技大学,国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司,中国电力科学研究院有限公司
发明人	彭小圣;贾诗媛;王洪雨;韩月;段方维;王勃;车建峰
代理机构	武汉开元知识产权代理有限公司	代理人	唐正玉

摘要

本发明公开一种基于信号分解技术的集成短期风电集群功率预测方法，将采集的NWP数据及对应功率数据划分两个独立数据集，用于预测模型训练和测试；通过VMD和WT方法对训练数据进行数据预处理，预处理后数据再分别以SDAE、LSTM、BiLSTM、CNN为核心的模型进行预测得到子预测结果；子预测结果分别通过PLSR、BPNN、SVM网络型构建子预测模型，依据子预测模型子的准确性程度不同，为每项子预测结果分配权重，构成WPP预测模型；为WPP集成预测模型性能评判标准，选取最合适的集成预测模型，将S1的测试数据集输入选取的集成预测模型后进入预测，输出结果。通过本发明方法预测精度高，数据适用范围广，具有推广价值。

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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