基于广域时空关联性挖掘的风电输出功率预测方法

AITNT
正文
推荐专利
基于广域时空关联性挖掘的风电输出功率预测方法
申请号:CN202510154736
申请日期:2025-02-12
公开号:CN119627907B
公开日期:2025-06-03
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于广域时空关联性挖掘的风电输出功率预测方法,涉及风电技术领域,包括:连接目标风力机组,获取历史输出功率数据与历史气象数据;确定第一失效周期及第一时间分布图谱;确定第二失效周期及第二时间分布图谱、第三失效周期及第三时间分布图谱;进行广域时间轴关联性挖掘,确定符合栈操作特性的时序关联队列;确定符合栈操作特性的空间关联队列;基于历史输出功率数据与历史气象数据,结合时序关联队列、空间关联队列,进行风电输出功率预测,获取功率预测结果。本发明解决现有技术风电输出功率预测精度低、无法充分利用时空数据关联性的技术问题,达到提高预测风电输出功率输出精度的技术效果。
技术关键词
历史气象数据 图谱 集群 队列 变流单元 周期 风力发电场 时序 机组 指标 风电 节点 分布特征 LSTM模型 动态 记忆机制 时间段
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于超融合的显示资源管理系统
服务器节点 显示设备 超融合集群 资源管理系统 多节点
2
通信方法和相关设备
可穿戴设备 队列 电子设备 通信方法 模块
3
一种基于智能监测的配电网开关柜控制方法及系统
配电网开关柜 皮尔逊相关系数 参数 节点 索引
4
虚拟机对接存储设备的方法、装置、电子设备和存储介质
存储设备 标识符 硬件配置信息 虚拟机管理工具 端口
5
一种大语言模型高并发量推理方法及系统
推理方法 序列 http请求 队列 调度器
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号