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基于深度學習融合模型的風電功率預測方法及設備

661 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-18 20:22:45

本發(fā)明提出一種基于深度學習融合模型的風電功率預測方法及設備，利用Scada系統(tǒng)風電功率實時監(jiān)測數(shù)據(jù)及結合歷史風電功率數(shù)據(jù)對風電功率預測，將Scada系統(tǒng)風電功率實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和歷史風電功率數(shù)據(jù)輸入由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、BiLSTM網(wǎng)絡、Attention注意力機制構建深度學習融合模型提取文本特征，最終將其獲得的特征進行合并操作得到融合特征，這樣得到最優(yōu)文本特征對風電功率進行高效精準預測。通過該方法不僅提高供電系統(tǒng)調(diào)度運行計劃制定精準性，而且有利于降低新能源發(fā)電功率預測的誤差現(xiàn)象。

聲明：

“基于深度學習融合模型的風電功率預測方法及設備” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)