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一种基于数据空间的风电功率区间预测方法及装置

摘要

本发明涉及风电功率预测技术领域,具体提供了一种基于数据空间的风电功率区间预测方法及装置,包括:获取预测时刻与风电功率相关的气象特征数据;将所述预测时刻与风电功率相关的气象特征数据输入至预先构建的深度学习风电功率预测模型,得到预测时刻的风电功率预测值;基于所述预测时刻的风电功率预测值确定所述预测时刻的风电功率预测区间。本发明提供一种科学合理、实用高效、准确可靠的风电场短期风电功率的点预测和区间预测方法,能够实现风电场对于未来24h的短期功率点预测,以及不同置信度下的区间预测,为电力系统调度运行以及风电场报量参与电力市场提供决策支撑。

著录项

  • 公开/公告号CN115034485A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华北电力大学;

    申请/专利号CN202210686617.8

  • 申请日2022-06-16

  • 分类号G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;H02J3/00;

  • 代理机构北京安博达知识产权代理有限公司;

  • 代理人徐国文

  • 地址 102206 北京市昌平区北农路2号

  • 入库时间 2023-06-19 16:44:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-09

    公开

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