公开(公告)号：CN116388184B

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310653736.8

申请日：2023-06-05

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 熊雄 ,  邹瑞麟 ,  王翼虎 ,  陈一鸣 ,  杨旺

IPC: H02J3/00 ,  G01P5/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23213 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于风速日波动特征的超短期风速修订方法、系统，该方法为：通过构建VSDA模型对历史风速数据进行风速日分段、波动特征提取以及分类，为风速修订算法提供风速日数据与风速波动标记，高度概括了风速间的相关性与风速波动特征；而后将过往风速日数据、对应波动标记与数值天气预报风速预测数据作为模型输入，结合经过贝叶斯优化的长短期记忆神经网络算法实现对数值天气预报风速预测值修订。本发明提出的修订方法可有效地提高风速预测值的准确度，使得风速预测值可靠性大幅提升，增强了风电功率预测的准确度，具有一定的实用价值。

公开(公告)号：CN116388184A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310653736.8

申请日：2023-06-05

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 熊雄 ,  邹瑞麟 ,  王翼虎 ,  陈一鸣 ,  杨旺

IPC: H02J3/00 ,  G01P5/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06F18/213 ,  G06F18/23213 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于风速日波动特征的超短期风速修订方法、系统，该方法为：通过构建VSDA模型对历史风速数据进行风速日分段、波动特征提取以及分类，为风速修订算法提供风速日数据与风速波动标记，高度概括了风速间的相关性与风速波动特征；而后将过往风速日数据、对应波动标记与数值天气预报风速预测数据作为模型输入，结合经过贝叶斯优化的长短期记忆神经网络算法实现对数值天气预报风速预测值修订。本发明提出的修订方法可有效地提高风速预测值的准确度，使得风速预测值可靠性大幅提升，增强了风电功率预测的准确度，具有一定的实用价值。