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基于行为特征深度学习的风电场发电功率预测方法及系统

1022   编辑:管理员   来源:北方有色网  
2023-03-18 20:33:00
本发明公开了基于行为特征深度学习的风功率预测方法和系统,应用于机器学习、新能源技术领域,包括以下步骤:获取数据步骤、数据预处理步骤、矩阵构建步骤、数据划分步骤、梯度提取步骤、3D‑CNN网络训练步骤、训练结束判定步骤、风电场发电功率预测步骤。本发明相对于分阶段提取风电场发电功率数据的时空特征方案,本方法能对发电功率的时空特征进行整体提取,保证了特征的整体性,同时有利于算法的反向传播和反向优化;针对实际风电场建立风功率预测模型,并按照中短期预测的要求,实现对风电场输出功率的预测,预测准确率高,平均相对误差和均方根误差低。
声明:
“基于行为特征深度学习的风电场发电功率预测方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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