Invention Publication
- Patent Title: 一种用于短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法
-
Application No.: CN201911008751.7Application Date: 2019-10-23
-
Publication No.: CN111008725APublication Date: 2020-04-14
- Inventor: 叶林 , 赵金龙 , 路朋 , 陈梅 , 王勃 , 王姝 , 车建峰 , 韩月 , 段方维
- Applicant: 中国农业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
- Applicant Address: 北京市海淀区圆明园西路2号
- Assignee: 中国农业大学,国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司,中国电力科学研究院有限公司
- Current Assignee: 中国农业大学,国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,国家电网有限公司,中国电力科学研究院有限公司
- Current Assignee Address: 北京市海淀区圆明园西路2号
- Agency: 北京卫平智业专利代理事务所
- Agent 张新利; 谢建玲
- Main IPC: G06Q10/04
- IPC: G06Q10/04 ; G06Q50/06

Abstract:
本发明公开了一种用于短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法。包括:一、构建数值天气预报模式输出的气象因素日前数据集;二、分析实测风电功率与日前数据集中不同气象因素之间的相关性,筛选最优气象因素特征子集;三、划分最优气象因素特征子集中特征气象因素的波动类型,分析不同气象因素波动与风电功率波动的映射关系;四、提取特征气象因素波动时间颗粒度与特征参数,建立特征气象因素波动特征矩阵;五、将特征气象因素波动特征矩阵作为模型输入,预测日前风电场短期风电功率。本发明克服了不同气象因素波动复杂性与风电功率匹配难的问题,可以有效的降低预测模型输入的数据维度与数据量,同时避免了预测时出现的过拟合等问题。
Public/Granted literature
- CN111008725B 一种用于短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法 Public/Granted day:2022-06-24
Information query