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一种基于时空相关性的风电场短期风速预测方法

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本发明公开了一种基于时空相关性的风电场短期风速预测方法，该方法基于VMD和混合深度学习模型CNN‑Attention‑LSTM，首先获取目标站点风速的时空数据，经过数据清理后进行VMD分解，获得较为稳定的IMF(固有模态函数)分量；进一步地，针对各IMF分量，应用底层的CNN模型抽取风速的空域特征；再应用项层LSTM模型进行风速时域特征的提取并得到各分量的预测结果，同时融合通道注意力机制；最后进行合并获得最终预测风速。本发明充分利用风速的时空相关性，结合VMD和CNN‑Attention‑LSTM网络，改善原始风速的不平稳特性，有效提高风速预测精度，可以优化包含风电场的电网调度性能，保障电力系统的可靠、经济运行。

著录项

公开/公告号CN114386666A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-22

原文格式PDF
申请/专利权人国电南瑞南京控制系统有限公司;
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申请/专利号CN202111502985.4
发明设计人胡杨;郭王勇;张军;吴俊兴;黄墀志;张冬冬;刘传毅;王东亮;秦卉;肖群英;
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申请日2021-12-09
分类号G06Q10/04;G06N3/04;
代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人柏尚春
地址 211106 江苏省南京市江宁区诚信大道19号
入库时间 2023-06-19 15:02:22

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2022-04-22

公开

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