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基于混合神经网络的风电场短期风速预测方法和系统

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本发明涉及一种基于混合神经网络的风电场短期风速预测方法，其中包括步骤S1、根据预设的预测时间间隔确定混合神经网络预测模型的输入变量和输出变量；S2、根据所述混合神经网络预测模型进行风速预测，得到相应的风速预测值。本发明还涉及一种基于混合神经网络的风电场短期风速预测系统，其中包括变量确定模块：用于根据预设的预测时间间隔确定混合神经网络预测模型的输入变量和输出变量；以及预测模块：用于根据所述混合神经网络预测模型进行风速预测，得到相应的风速预测值。本发明的基于混合神经网络的风电场短期风速预测方法和系统计算速度快、可靠性高、解决了完全依赖物理预测模型的技术难题、又可以克服单一模型预测误差波动大的缺陷。

著录项

公开/公告号CN102479339B

专利类型发明专利
公开/公告日2014-07-16

原文格式PDF
申请/专利权人香港理工大学;
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申请/专利号CN201010557446.6
发明设计人董朝阳;黄杰波;孟科;
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申请日2010-11-24
分类号G06N3/02(20060101);
代理机构44217 深圳市顺天达专利商标代理有限公司;
代理人郭伟刚
地址中国香港九龙红磡
入库时间 2022-08-23 09:20:08

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2014-07-16

授权

授权
2012-07-11

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/02 申请日:20101124

实质审查的生效
2012-05-30

公开

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1. 基于混合神经网络的风电场短期风速预测方法和系统 [P] . 中国专利： CN102479339B . 2014.07.16
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