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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
摘要：本发明公开了基于互相关的海上风电爬坡预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：读取目标风电机组的基础配置信息；检索可信爬坡事件记录，搭建事件特征图谱；交互基于目标风电机组的地理气候特性，训练风程预测模型；结合互相关性监督训练爬坡预测模型；联合风程预测模型与爬坡预测模型，生成一体化预测模块；调用预定周期节点下的地理气候信息与机组运况信息，进行风况趋势预测与爬坡事件发生预测，确定目标预测结果；确定机组管控策略，进行海上风电爬坡管理。本发明解决了现有技术中预测精度低、应对突发情况能力低等技术问题，通过基于互相关的海上风电爬坡预测，达到提高预测精度和应对突发情况能力的技术效果。
主权项：1.基于互相关的海上风电爬坡预测方法，其特征在于，包括：读取目标风电机组的基础配置信息；检索可信爬坡事件记录，逐记录进行爬坡特征向量的提取，搭建事件特征图谱，所述事件特征图谱存在时效更新性；交互基于所述目标风电机组的地理气候特性，训练风程预测模型，所述风程预测模型用于进行短期风过程的趋势预测；以所述可信爬坡事件记录与所述事件特征图谱，结合互相关性监督训练爬坡预测模型，所述爬坡预测模型存在多个并行的爬坡预测通道；联合所述风程预测模型与所述爬坡预测模型，生成一体化预测模块，所述一体化预测模块与电力系统建立有通信连接；调用预定周期节点下的地理气候信息与机组运况信息，传输至所述一体化预测模块中进行风况趋势预测与爬坡事件发生预测，确定目标预测结果；确定基于所述目标预测结果的机组管控策略，进行海上风电爬坡管理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 基于互相关的海上风电爬坡预测方法及系统
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