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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本发明涉及功率预测技术领域，公开了考虑海上风电波动过程分类的短期功率预测方法及系统，方法包括VMD方法提取风电波动过程的特征；通过风电波动过程的特征和SOM聚类神经网络将海上风电的波动过程分为不同阶段；CNN网络对各阶段的非线性特征进行提取；将各阶段的非线性特征输入BiLSTM网络，得到预测的海上风电短期功率。本发明选用考虑波动过程分类的基于VMD‑CNN‑BiLSTM模型，从时序和空间两个方面提取波动过程时序特征，在海上复杂的环境中，充分考虑出力特征的时序特性，提高对历史参数的利用率，避免丢失历史参数的特征，挖掘海上风电功率潜在的时序特性，提高在海上风电短期功率预测方面的精确度。
主权项：1.考虑海上风电波动过程分类的短期功率预测方法，其特征在于，所述方法包括：通过VMD方法提取风电波动过程的特征；通过风电波动过程的特征和SOM聚类神经网络将海上风电的波动过程分为上爬坡阶段、下爬坡阶段、低出力阶段、恒出力阶段和剧烈波动阶段；通过CNN网络对各阶段的非线性特征进行提取；将各阶段的非线性特征输入BiLSTM网络，得到预测的海上风电短期功率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 考虑海上风电波动过程分类的短期功率预测方法及系统
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