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一种卷积注意力融合置信域强化迁移的风电出力预测方法

摘要

本发明提出一种卷积注意力融合置信域强化迁移的风电出力预测方法,该卷积注意力融合置信域强化迁移的风电出力预测方法的步骤为:首先,进行数据预处理,将数据集分割为数据集1和数据集2;其次,使用数据集1训练基于缩放注意力机制和Inception模块的记忆卷积网络,并使用置信域策略优化方法对网络参数进行调优;最后,基于迁移操作,使用已训练完成的基于缩放注意力机制和Inception模块的记忆卷积网络根据数据集2对风电场出力进行预测。所述卷积注意力融合置信域强化迁移的风电出力预测方法能够完成对风电场出力数据的精确预测,提高能源利用率,减少碳排放。

著录项

  • 公开/公告号CN115526399A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-12-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广西大学;

    申请/专利号CN202211189803.7

  • 发明设计人 殷林飞;赵明珊;胡立坤;

    申请日2022-09-28

  • 分类号G06Q10/04;G06Q50/06;G06F16/215;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构南宁东智知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人裴康明

  • 地址 530005 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号

  • 入库时间 2023-06-19 18:06:33

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-27

    公开

    发明专利申请公布

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