公开(公告)号：CN119247833B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411362824.3

申请日：2024-09-27

Applicant: 山东大学

Inventor： 刘彦华 ,  付敖龙 ,  石硕 ,  方莹 ,  张博颐 ,  梁振明 ,  张祯滨 ,  董政

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明提出了一种基于高斯过程误差补偿的风机模型预测控制方法及系统，无需依赖复杂的机理模型，而是通过高斯模型实时预测模型输出补偿量，并据此对模型进行动态修正，有效地克服了传统方法对模型精度的高度依赖，简化了建模过程。高斯模型用于预测未来风速和输出补偿量，高斯模型具有优异的非线性逼近能力，能够准确预知未来复杂多变的工况和系统状态，显著提高了MPC控制策略的有效性，实现了更精准的风机控制。

公开(公告)号：CN110570030A

公开(公告)日：2019-12-13

申请号：CN201910779807.2

申请日：2019-08-22

Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 ,  山东大学

Inventor： 孙东磊 ,  李雪亮 ,  于一潇 ,  韩学山 ,  赵龙 ,  杨思 ,  杨金洪 ,  刘晓明 ,  王明强 ,  杨明 ,  马逸然 ,  赵斌成 ,  闫芳晴 ,  朱文立 ,  王男 ,  王轶群 ,  张博颐 ,  杨斌 ,  张丽娜 ,  刘冬 ,  孙毅

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本公开提供了一种基于深度学习的风电集群功率区间预测的方法及系统，获取各个风电场站的数值天气预报和历史风电功率作为原始输入数据，通过计算解释变量的互信息来提取区域内解释变量与目标变量之间的互信息来提取关联信息，选择符合相关度的解释变量，利用主成分分析方法进行数据重构和降维，构建区间约束条件，使用深度学习构建预测模型，将重构和降维的数据输入模型进行训练，结合粒子群优化方法进行模型优化，确定最终的预测模型，利用最终的预测模型进行功率区间预测，具有较高的准确性。

公开(公告)号：CN119247833A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411362824.3

申请日：2024-09-27

Applicant: 山东大学

Inventor： 刘彦华 ,  付敖龙 ,  石硕 ,  方莹 ,  张博颐 ,  梁振明 ,  张祯滨 ,  董政

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明提出了一种基于高斯过程误差补偿的风机模型预测控制方法及系统，无需依赖复杂的机理模型，而是通过高斯模型实时预测模型输出补偿量，并据此对模型进行动态修正，有效地克服了传统方法对模型精度的高度依赖，简化了建模过程。高斯模型用于预测未来风速和输出补偿量，高斯模型具有优异的非线性逼近能力，能够准确预知未来复杂多变的工况和系统状态，显著提高了MPC控制策略的有效性，实现了更精准的风机控制。