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一种基于即时学习的风力发电超短期功率预测方法及装置
摘要文本
本发明提出一种基于即时学习的风力发电超短期功率预测方法及装置，构建风电输出功率预测模型；统计待预测时间的前4小时所述风电输出功率预测模型的功率和风速的预测偏差；将所述预测偏差作为特征，与训练集数据一起输入到所述风电输出功率预测模型中，进行风力发电超短期功率预测。本发明可以让模型通过很少的数据就可以达到比较好的效果。。 （来自 ）
申请人信息
- 申请人:国能日新科技股份有限公司
- 申请人地址:100089 北京市海淀区西三旗建材城内1幢二层227号
- 发明人: 国能日新科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于即时学习的风力发电超短期功率预测方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410100857.4 |
| 申请日 | 2024/1/25 |
| 公告号 | CN117688367A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06F18/213 |
| 权利人 | 国能日新科技股份有限公司 |
| 发明人 | 向婕; 屈丽环; 李兆兴 |
| 地址 | 北京市海淀区西三旗建材城内1幢二层227号 |
专利主权项内容
1.一种基于即时学习的风力发电超短期功率预测方法，其特征在于，包括：S1、以风电场历史功率、历史风速、数值天气预报历史数据作为数据集，构建风电输出功率预测模型；S2、统计训练集数据各自对应的前4小时所述风电输出功率预测模型的功率和风速的预测偏差；S3、将所述预测偏差作为辅助特征，与训练集数据一起输入到所述风电输出功率预测模型中，进行模型训练；S4、将待预测时间的前4小时所述风电输出功率预测模型的功率和风速的预测偏差与待预测时间的数值天气预报数据作为输入，进行预测。