一种基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911028254.3
IPC分类号：--
申请日期：
2019-10-28
申请人：
国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;华北电力大学

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专利名称	一种基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测方法
申请号	CN201911028254.3	申请日期	2019-10-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-03-17	公开/公告号	CN110889535A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	暂无	IPC分类号	暂无查看分类表>
申请人	国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;华北电力大学	申请人地址	江西省南昌市民营科技园内民强路88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	国网江西省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司,华北电力大学	当前权利人	国网江西省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司,华北电力大学
发明人	何伟;黄扬琪;何昊;赵伟哲;阎洁;周家慷
代理机构	南昌市平凡知识产权代理事务所	代理人	夏材祥

摘要

本发明提供了一种基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测方法，包括以下步骤：步骤一：采集风电场的运行数据，采集的数据包括多台风电机组位置处的实测风速和实测风向；步骤二：根据步骤一所采集的数据建立基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测模型的卷积模块；步骤三：根据步骤一建立基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测模型的LSTM模块；步骤四：将卷积模块和LSTM模块的输出连接，步骤五：以平均绝对误差（MAE）损失函数指标训练神经网络模型。本发明对于电网来说有助于优化电网调度及减少旋转备用容量，保障电力系统安全可靠经济运行，减小机组疲劳载荷。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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