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申请/专利权人：三峡大学
摘要：一种考虑时序缺失值的超短期风电功率预测方法，其步骤包括：采集目标地区的风电数据集，主要包含功率和气象数据两大类；拼接功率与气象数据为输入矩阵，设计掩码矩阵和时间间隔矩阵分别表示数据是否发生缺失和时间间隔的分布情况；提出时滞衰减率函数反映不完整序列内部时滞相关性，结合风电数据全局和局部时间依赖性特点，完成模型时序数据输入侧的缺失值插补；提出带掩码的风电时序相关特点分析模块，结合上述步骤构建时滞衰减插补策略；嵌入时滞衰减插补策略到GRU门控运算中构成考虑缺失信息的MPIGRU单元；以MPIGRU为基本单元构建序列到序列结构，实现超短期风电功率预测。与传统的缺失值处理和预测方法相比，具有更高预测精度和更稳定的预测性能。
主权项：1.一种考虑时序缺失值的超短期风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集目标地区的风电数据集，主要包含历史实测功率、历史实测气象数据和待预测时段气象预测数据；步骤2：拼接历史功率与历史气象特征为输入矩阵，同时设计掩码矩阵Mask和时间间隔矩阵δ分别表示数据是否发生缺失和时间间隔分布情况；步骤3：基于输入矩阵、掩码矩阵和时间间隔矩阵，提出时滞衰减率函数用于反映不完整序列内部的时滞相关性，同时结合风电数据全局和局部数据时间依赖性特点，完成本文模型MPIGRU-Seq2Seq时序数据输入侧的缺失值插补；步骤4：结合输入矩阵和时间间隔矩阵开发带掩码的风电时序相关性分析模块M-ACF，利用该模块初始化步骤3中时滞衰减率函数参数，构成本文模型MPIGRU-Seq2Seq的动态时滞插补策略；步骤5：将时滞衰减插补策略嵌入到GRU门控运算中得到考虑缺失信息的MPIGRU单元，该单元模块更新时除了返回隐藏层向量，更新步骤4中相关的时滞衰减率函数参数；步骤6：以MPIGRU为基本单元构建考虑时序缺失值的序列到序列风电预测模型MPIGRU-Seq2Seq，利用解码器输出映射得到超短期风电功率预测结果。
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百度查询： 三峡大学 一种考虑时序缺失值的超短期风电功率预测方法
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