文档详情

一种基于组合模型的风速预测方法及系统.pdf

发布：2023-06-19约2.02万字共19页下载文档

文本预览下载声明

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113343590 B (45)授权公告日 2022.03.22 (21)申请号 202110772591.4 记忆神经网络的超短期风速预测.《工业控制计

显示全部

相似文档

【基于EC-LSSVM模型的风速预测方法】.docx 基于EC-LSSVM模型的风速预测方法综述第二章的研究分析表明，由于LSSVM模型的预测精度还达不到更高的水准，也没有达到风速预报的条件，接下来我们将会对这一模型作出改进，让他进一步提高短期风速预报的准确性。 EC-LSSVM模型的风速预测流程 EC-LSSVM模型在采集的风速数据中，由于受到他本身和外部的两种因素，使得数据具有线性、非均质、容易突变并且噪声大的特点，为此我们很难估计出风速。根据本文第二章的分析，尽管LSSVM模型可以实现风速的短期预测，但预测误差相对较高，且预测精度不令人满意。因此，本章对LSSVM模型进行了改进，与此同时采用了一些效果更佳的风速预测方法，进一步提高此模型的
2024-12-16 约2.53千字 7页立即下载
基于预报风速修正和多模型融合的风电功率预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462666 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111534394.5 H02J 3/00 (2006.01)
2023-05-04 约1.13万字 15页立即下载
一种基于广义回归神经网络的预测风速校正方法和系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565186 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210335025.1 G06N 3/06 (2006.01)
2023-05-06 约1.74万字 15页立即下载
一种基于时序卷积记忆网络的短期风速预测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548372 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210133695.5 G06Q 50/06 (2012.01) (22)申请日 2022.02.
2023-05-10 约1.95万字 22页立即下载
基于低风速功率修正的超短期风电功率预测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117424229A (43)申请公布日2024.01.19 (21)申请号202311589380.2G06N3/0464(2023.01)
2024-01-18 约1.81万字 17页立即下载
一种架空输电线路局部区域的风速预测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114548498 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210044794.6 (51)Int.Cl.
2023-05-08 约1.78万字 19页立即下载
短期风速预测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112926758 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 20191
2023-06-06 约1.75万字 16页立即下载
基于多模型融合的短期风速预测研究.pdf 摘要能源消费与经济发展息息相关。当前，单一的能源结构已不足以支持经济高速增长，积极开发和利用环境友好型的可再生清洁能源至关重要，这将有助于解决经济发展与能源消耗、环境破坏之间的不平衡问题。在各种可再生能源中，风能因其分布广泛、清洁环保的特性而被广泛应用于风力发电行业。近年来，风电行业快速发展，已成为新能源发电领域的重要组成部分。但风速剧烈波动会直接导致风电功率突然变化，这不仅会降低风能转换效率，还会影响电网安全稳定运行。为避免这些问题阻碍风电行业的发展，对风速展开精准的预测工作刻不容
2025-03-09 约9.42万字 77页立即下载
基于多模型融合的短期风速预测研究.docx 基于多模型融合的短期风速预测研究一、引言随着可再生能源的日益重要，风能作为其中的重要组成部分，其利用与开发已经得到了广泛的关注。为了更好地利用风能，对风速进行准确的短期预测显得尤为重要。本文提出了一种基于多模型融合的短期风速预测方法，旨在提高预测精度和稳定性。二、研究背景及意义 风速预测对于风力发电的调度、电网的稳定运行以及风电设备的维护都具有重要的意义。然而，由于风速的随机性和时变性，准确预测风速一直是一个具有挑战性的问题。传统的单一模型预测方法往往难以满足实际需求。因此，研究一种能够提高预测精度和稳定性的风速预测方法具有重要的理论和实践价值。三、多模型融合方法本文采用的多模型融合
2025-02-20 约3.93千字 8页立即下载
基于时空多要素模型的风速预测.pdf 基于时空多要素模型的风速预测 摘要准确的风速预测对于避灾减灾、风力发电、日常出行等方面有着重要的意义，因此精准的风速预测变得至关重要。传统的风速预测模型大多是基于单一因素进行预测，如使用单一的气象要素，忽略了多种因素对风速的影响，导致预测精度不高。我们在基于多要素的前提下，同时考虑到风速的时空性，提出了两种基于时空多要素的风速预测方法。第一、我们提出了一种名为DACLSTM的模型，使用通道注意力模块强调重要通道并抑制不相关的通道，使用空间注意力模块计算每个空间位置的权重，以突出重要区域并抑制背景噪声。同时，使用ConvLSTM网络提取时序与时空特征。在本研究中，我们选用了ER
2025-06-09 约8.24万字 72页立即下载
一种基于组合预测模型的电能表库存需求预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114819789 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210179696.3 (51)Int.Cl.
2023-05-15 约1.24万字 8页立即下载
一种基于模型预测的专利潜在价值评估方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800266 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110094560.8 G06Q 50/18 (2012.01) (22)申请日 2
2023-06-06 约1.89万字 15页立即下载
一种基于Stacking模型的滤芯更换周期预测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117421676A (43)申请公布日2024.01.19 (21)申请号202311530323.7G06N3/0985(2023.01)
2024-01-19 约2.58万字 20页立即下载
一种基于商品数据的预测模型生成方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116402544 A (43)申请公布日 2023.07.07 (21)申请号 202310323374.6 (22)申请日 2023.03.29 (71)申请人天津汇商共达科技
2023-07-03 约1.74万字 17页立即下载
一种基于LSTM模型预测管网水位的方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881201 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210370745.1 G06Q 50/26 (2012.01) (22)申请日 2022.04.
2023-05-14 约1.4万字 15页立即下载