公开(公告)号：CN110555784B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN201910665296.1

申请日：2019-07-23

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 丁敏 ,  周昊 ,  吴敏 ,  安剑奇

IPC: G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种基于门控循环神经网络风速修正的风电功率预测方法，包括以下步骤：计算数值天气预报风速与实测风速之间的风速误差，再根据风速误差计算风速误差标准差，建立数值天气预报风速与风速误差标准差的关系曲线，将风速误差标准差作为数值天气预报风速的权重；建立权重时间序列；将权重时间序列根据经验模态分解法分解为趋势分量序列和细节分量序列；采用门控循环神经网络计算方法建立数值天气预报风速修正模型，进行数值天气预报风速修正；对实测风速与实测风电功率之间的关系进行拟合，使用修正后的数值天气预报风速对风电功率预测。本发明具有提高风电功率预测精度的有益效果。

公开(公告)号：CN110555784A

公开(公告)日：2019-12-10

申请号：CN201910665296.1

申请日：2019-07-23

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 丁敏 ,  周昊 ,  吴敏 ,  安剑奇

IPC: G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种基于门控循环神经网络风速修正的风电功率预测方法，包括以下步骤：计算数值天气预报风速与实测风速之间的风速误差，再根据风速误差计算风速误差标准差，建立数值天气预报风速与风速误差标准差的关系曲线，将风速误差标准差作为数值天气预报风速的权重；建立权重时间序列；将权重时间序列根据经验模态分解法分解为趋势分量序列和细节分量序列；采用门控循环神经网络计算方法建立数值天气预报风速修正模型，进行数值天气预报风速修正；对实测风速与实测风电功率之间的关系进行拟合，使用修正后的数值天气预报风速对风电功率预测。本发明具有提高风电功率预测精度的有益效果。