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申请/专利权人：内蒙古农业大学
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118245797A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214;G06N3/0499;G06N3/0442;G06N3/084;G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种增加前序气象数据的风电场发电功率预测方法，属于风电功率预测技术领域，包括以下步骤：S1、获取单一时间点的气象数据，得到单时段气象数据；S2、在步骤S1得到的单时段气象数据上增加多个前序时刻气象数据，得到训练数据；S3、根据步骤S2得到的训练数据对BP神经网络模型进行训练，得到风电功率预测模型；S4、根据步骤S4得到的风电功率预测模型对风电场发电功率进行预测，得到风电场发电预测功率。通过本发明建立得到的风电功率预测模型能够有效利用多变量多数据深度时间序列进行风电场发电功率的短期预测，较单时段BP模型拥有更高的预测精度。
主权项：1.一种增加前序气象数据的风电场发电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取单一时间点的气象数据，得到单时段气象数据；S2、在步骤S1得到的单时段气象数据上增加多个前序时刻气象数据，得到训练数据；S3、根据步骤S2得到的训练数据对BP神经网络模型进行训练，得到风电功率预测模型；S4、根据步骤S4得到的风电功率预测模型对风电场发电功率进行预测，得到风电场发电预测功率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古农业大学 一种增加前序气象数据的风电场发电功率预测方法
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