发明公开
- 专利标题： 一种基于平行小波神经网络的风力发电功率预测方法
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申请号： CN201810891446.6申请日： 2018-08-07
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公开(公告)号： CN109102118A公开(公告)日： 2018-12-28
- 发明人: 王炳达 , 柳义鹏 , 刘丕丕 , 高浩源 , 邢作霞
- 申请人： 王炳达
- 申请人地址： 辽宁省沈阳市经济技术开发区沈辽西路111号
- 专利权人： 王炳达
- 当前专利权人： 王炳达
- 当前专利权人地址： 辽宁省沈阳市经济技术开发区沈辽西路111号
- 代理机构： 沈阳东大知识产权代理有限公司
- 代理商 李运萍
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/08
摘要：
本发明属于分布式能源发电控制的技术领域，具体涉及一种基于平行小波神经网络的风力发电功率预测方法，包括：1)获取风电场的条件参数和风电输出功率数据；2)构建预测样本的训练数据集及测试数据集；3)构建并训练平行神经网络模型；4)平行神经网络模型训练完成，投入使用。本发明缩短了神经网络的训练时间，既保留了传统小波神经网络在进行时序预测中的优点，又解决了小波神经网络参数难以确定的缺点，提升了其预测精度。