发明公开
- 专利标题： 一种异构数据与深度学习的风电集群功率预测方法及设备
-
申请号： CN202111421723.5申请日： 2021-11-26
-
公开(公告)号： CN114330097A公开(公告)日： 2022-04-12
- 发明人: 曾谁飞 , 王振荣 , 周军军 , 张燧 , 黄思皖 , 王青天 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 邸智 , 韦玮 , 童彤 , 任鑫 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮 , 苏人奇 , 忻一豪 , 张万雄
- 申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
- 申请人地址： 北京市昌平区北七家镇未来科技城南区华能人才创新创业基地实验楼A楼
- 专利权人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
- 当前专利权人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市昌平区北七家镇未来科技城南区华能人才创新创业基地实验楼A楼
- 代理机构： 北京清亦华知识产权代理事务所
- 代理商 黄垚琳
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06F113/06 ; G06F119/06
摘要：
本发明提出一种异构数据与深度学习的风电集群功率预测方法及设备，该方法通过构建风电集群功率预测网络模型，通过特征提取网络对异构数据进行特征提取，将提取的特征基于注意力机制进行关键信息预测后，采用多模态融合策略融合生成多模态融合特征，根据生成的多模态融合特征进行风电集群功率预测。通过本发明，能够提高预测风电集群功率的精准性和稳定性，有利于电网系统运行调度及系统优化工作。
