- 专利标题: 一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法
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申请号: CN202011357189.1申请日: 2020-11-26
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公开(公告)号: CN112417028A公开(公告)日: 2021-02-26
- 发明人: 黄东晨 , 郭彦飞 , 熊欢 , 李科 , 李浩文 , 杜业冬 , 陈雨帆 , 陶子彬 , 王坤 , 曾浩 , 张熹 , 赵福林 , 戴维 , 韦伟
- 申请人: 国电南瑞科技股份有限公司
- 申请人地址: 江苏省南京市江宁区诚信大道19号
- 专利权人: 国电南瑞科技股份有限公司
- 当前专利权人: 国电南瑞科技股份有限公司
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市江宁区诚信大道19号
- 代理机构: 南京纵横知识产权代理有限公司
- 代理商 董建林; 张倩倩
- 主分类号: G06F16/26
- IPC分类号: G06F16/26 ; G06F16/28 ; G06N20/10 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06Q10/04
摘要:
本发明一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法,风速时序特征挖掘方法包括:获取原始风速序列数据;对原始风速序列数据进行分解,得到多模态分量;计算分解得到的各模态分量的多尺度排列熵;对各模态分量的多尺度排列熵进行聚类,根据聚类结果将多模态分量进行重组得到新的模态分量;对原始风速序列数据和重组后的各模态分量分别进行时序特征提取,得到风速时序特征集合;基于所述风速时序特征集合进行特征选择,得到最优风速时序特征集合,即为原始风速序列数据的风速时序特征挖掘结果。利用本发明方法能够提取引起风电功率波动的主导因素,为风电功率预测提供可靠的数据基础。
公开/授权文献
- CN112417028B 一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法 公开/授权日:2022-09-02