基于多任务学习与混合神经网络的区域风光联合功率区间预测方法及系统

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基于多任务学习与混合神经网络的区域风光联合功率区间预测方法及系统
申请号:CN202510937735
申请日期:2025-07-08
公开号:CN120851646A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于多任务学习与混合神经网络的区域风光联合功率区间预测方法及系统,涉及联合预测技术领域,采集待研究区域的气象数据和风光历史功率数据,构建历史数据集;对历史数据集进行预处理,并采用预测能力评分算法进行特征选择,得到筛选后的气象数据及历史功率数据;构建联合功率区间预测模型;基于训练好的联合功率区间预测模型进行联合发电预测。本发明通过挖掘风能和光伏能源的时空相关性和互补关系,构建联合功率区间预测模型,提高了功率预测精度。
技术关键词
功率区间预测方法 历史功率数据 风光 多任务 评分算法 特征选择 气象 网络 输出模块 输入模块 序列 模型训练模块 数据采集模块 注意力机制 预测系统 滑动窗口
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沪ICP备2023015588号