公开(公告)号：CN118586312A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410714331.5

申请日：2024-06-04

Applicant: 暨南大学

Inventor： 孙单勋 ,  李豪 ,  王卓恒 ,  杨智聪

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/23 ,  G06T17/20 ,  G06F30/27 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F111/10 ,  G06F113/06 ,  G06F119/02 ,  G06F119/06

Abstract: 本发明提出了一种中微尺度风资源嵌套评估方法，包括获取待评估风场的气象数据集，根据气象数据集对待评估风场的中尺度模拟区域进行可视化编辑，得到中尺度模拟区域的模拟区域网格以及风场信息并进行差值处理，获取微尺度模拟区域的风场数据，制作风场数据的三维风速信息和湍流强度变化曲线，获取微尺度模拟区域的训练集和测试集对三维风速信息和湍流强度变化曲线进行拟合，获取微尺度模拟区域的拟合曲面数据和发电机组信息，构建湍流模型；获取微尺度模拟区域的指标信息并计算发电功率。采用中微尺度耦合嵌套的风资源进行评估，减少时间和空间对资源评估的限制，在复杂地形下实现大气流动精细捕捉，提高风资源评估的准确性，优化风电场布局。

公开(公告)号：CN116861767A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310702081.9

申请日：2023-06-13

Applicant: 暨南大学

Inventor： 孙单勋 ,  崔双双 ,  李豪 ,  彭少冰

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种自适应数据的风速预测方法，包括：获取训练待测点的历史风速信息；根据训练待测点的历史风速信息确定物理驱动模型对应的第一损失函数与数据驱动模型对应的第二损失函数；根据经过超参数优化和优化器优化的神经网络、第一损失函数以及第二损失函数确定目标损失函数；根据目标损失函数构建目标模型，并基于目标模型获取对目标待测点的预测风速。本发明可以选择合适的超参数和优化器并提高目标模型的预测精准度和速度，可广泛应用于风速预测领域。