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申请/专利权人：山东大学
申请日：2024-05-11
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118153785A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;H02J3/00;H02J3/46;G06Q50/06;G06F18/15;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/241;G06N3/0455;G06N3/084;G06N3/088;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及风光新能源功率预测技术领域，提供了一种极端天气下风光爬坡事件及极值功率预测方法及系统。该方法包括，依据极端天气事件的机理分析结果，获取极端天气的常规气象数据和极端气象数据；基于极端天气的常规气象数据和极端气象数据，采用堆叠去噪自编码器进行编码，提取关键气象特征；基于关键气象特征，采用分类器，识别爬坡标签；基于连续爬坡过程的爬坡标签，采用预测网络，预测爬坡起止端点的极值功率，所述极值功率为爬坡起止端点功率的平均绝对误差。本发明能够准确预测爬坡事件及极值功率，降低新能源发电的不确定性，提高新能源的消纳范围，保障新型电力系统在复杂场景下的供电能力。
主权项：1.极端天气下风光爬坡事件及极值功率预测方法，其特征在于，包括：依据极端天气事件的机理分析结果，获取极端天气的常规气象数据和极端气象数据；基于极端天气的常规气象数据和极端气象数据，采用堆叠去噪自编码器进行编码，提取关键气象特征；基于关键气象特征，采用分类器，识别爬坡标签；基于连续爬坡过程的爬坡标签，采用预测网络，预测爬坡起止端点的极值功率，所述极值功率为爬坡起止端点功率的平均绝对误差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 极端天气下风光爬坡事件及极值功率预测方法及系统
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