发明公开
- 专利标题: 一种基于天气样本增强生成的风电功率预测方法及系统
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申请号: CN202410521842.5申请日: 2024-04-28
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公开(公告)号: CN118589470A公开(公告)日: 2024-09-03
- 发明人: 梁志峰 , 孙大雁 , 李旻 , 王钊 , 马志远 , 王勃 , 杜成锐 , 王金龙 , 周波 , 柴荣繁 , 陈帅 , 杨耘博 , 车建峰 , 宋宗朋
- 申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
- 申请人地址: 北京市海淀区清河小营东路15号; ;
- 专利权人: 中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网四川省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人: 中国电力科学研究院有限公司,国家电网有限公司,国网四川省电力公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区清河小营东路15号; ;
- 代理机构: 北京工信联合知识产权代理有限公司
- 代理商 贾银秋
- 主分类号: H02J3/00
- IPC分类号: H02J3/00 ; G06Q50/06 ; G06Q10/04 ; G06N3/094 ; G06N3/0475 ; G06N3/045 ; H02J3/38
摘要:
本发明公开了一种基于天气样本增强生成的风电功率预测方法及系统,属于风电功率预测技术领域。本发明方法,包括:获取风电场集群的天气样本;使用预先训练的条件生成对抗网络模型,对所述天气样本进行增强,并学习天气样本的数据特征,生成具有特定特征的生成样本;将所述天气样本和生成样本,输入至预先训练的残差网络模型,预测出所述风电场集群的风电功率。本发明通过生成对抗网络模型及残差网络模型对风电场集群的风电功率预测,计算量小,预测精度较高。