合肥金星智控科技股份有限公司
宣传

位置:中冶有色 >

有色技术频道 >

> 新能源材料技术

> 基于行为特征深度学习的风电场发电功率预测方法及系统

基于行为特征深度学习的风电场发电功率预测方法及系统

782   编辑:管理员   来源:中冶有色技术网  
2023-03-18 20:33:00
本发明公开了基于行为特征深度学习的风功率预测方法和系统,应用于机器学习、新能源技术领域,包括以下步骤:获取数据步骤、数据预处理步骤、矩阵构建步骤、数据划分步骤、梯度提取步骤、3D‑CNN网络训练步骤、训练结束判定步骤、风电场发电功率预测步骤。本发明相对于分阶段提取风电场发电功率数据的时空特征方案,本方法能对发电功率的时空特征进行整体提取,保证了特征的整体性,同时有利于算法的反向传播和反向优化;针对实际风电场建立风功率预测模型,并按照中短期预测的要求,实现对风电场输出功率的预测,预测准确率高,平均相对误差和均方根误差低。
声明:
“基于行为特征深度学习的风电场发电功率预测方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
分享 0
         
举报 0
收藏 0
反对 0
点赞 0
标签:
新能源
全国热门有色金属技术推荐
展开更多 +

 

中冶有色技术平台微信公众号
了解更多信息请您扫码关注官方微信
中冶有色技术平台微信公众号中冶有色技术平台

最新更新技术

报名参会
更多+

报告下载

第一届矿产品采样与制样技术研讨会
推广

热门技术
更多+

衡水宏运压滤机有限公司
宣传
环磨科技控股(集团)有限公司
宣传

发布

在线客服

公众号

电话

顶部
咨询电话:
010-88793500-807
专利人/作者信息登记