申请/专利权人：南方电网电力科技股份有限公司

申请日：2023-11-01

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN117498320B

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;H02J3/38;G06F18/15;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/241;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08;G06Q50/06;F03B13/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明公开了一种波浪发电功率预测方法和系统，本发明包括基于预设时间序列，通过目标模态分解模型对更新历史数据进行分解，生成多个更新历史数据对应的有效分量；按照多个维度对各有效分量进行拼接，生成多个目标通道并输入预设的门控循环单元；通过门控循环单元对各目标通道进行预测，生成初始预测结果并输入预设的注意力机制模块；通过注意力机制模块对初始预测结果进行特征加权处理，生成目标预测结果。解决了现有的方法难以充分筛选有效分量，导致预测准确率降低的技术问题。本发明有效提高了预测模型对于多模态信息和多通道信息的特征提取能力，能够自适应地获得参数中的最相关信息，实现对波浪发电功率的准确预测。

主权项：1.一种波浪发电功率预测方法，其特征在于，包括：响应于接收到的波浪发电功率预测请求，获取所述波浪发电功率预测请求对应的历史数据；对所述历史数据进行预处理，生成更新历史数据并输入预设的目标模态分解模型；基于预设时间序列，通过所述目标模态分解模型对所述更新历史数据进行分解，生成多个所述更新历史数据对应的有效分量；其中，所述基于预设时间序列，通过所述目标模态分解模型对所述更新历史数据进行分解，生成多个所述更新历史数据对应的有效分量的步骤，包括：按照预设时间序列对所述更新历史数据的时间序列长度划分为一维时间序列；基于塔肯斯理论，通过所述目标模态分解模型的序列升维将所述一维时间序列构造成多维时间序列；通过所述目标模态分解模型提取所述多维时间序列的模态分量；对所述模态分量进行二维分量降维处理，生成降维后的目标一维序列；对所述目标一维序列进行分量筛选处理，生成各所述更新历史数据对应的有效分量；按照多个维度对各所述有效分量进行拼接，生成多个目标通道并输入预设的门控循环单元；通过所述门控循环单元对各所述目标通道进行预测，生成初始预测结果并输入预设的注意力机制模块；通过所述注意力机制模块对所述初始预测结果进行特征加权处理，生成目标预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南方电网电力科技股份有限公司 一种波浪发电功率预测方法和系统

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