公开(公告)号：CN118014162A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410353260.0

申请日：2024-03-26

Applicant: 广西大学

Inventor： 殷林飞 ,  蒙雨洁

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明提出一种多分数阶双通道注意力卷积网络的风电预测方法，该方法的步骤有：首先将采集到的27维的原始风电数据利用多分数阶积分处理，再利用模糊熵辅助奇异谱分解，将模糊熵最大的3个奇异谱分量进行软阈值收缩并重构，再将处理好的数据转化成图片采样样本分别输入到多轴视觉变换器网络和双密度循环全连接卷积网络进行训练，将两个网络的结果进行特征融合并利用全连接层输出得到该区域风电预测结果。所述方法能够从空间隐藏特征和时间前后依赖关系两种角度对输入特征进行深层特征提取，优化风电预测过程中因风能不确定性带来的预测误差，提高风电预测的精确度。