公开(公告)号：CN116894384B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202310850325.8

申请日：2023-07-11

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 付波 ,  李昊 ,  李超顺 ,  权轶 ,  姜源 ,  乔亚凯 ,  韩越

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F113/06 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明属于风电机组风速预测领域，公开了多风机风速时空预测方法及系统，获取区域多风机的风速数据、风机位置坐标(经纬度)及其他天气变量数据(风向、气温、气压)相关特征数据；对于数据预处理后的数据，基于Pytorch框架来进行建模步骤；构造多风机空间特征提取模型；构建区域多风机风速预测的时序特征提取模型；模型训练与超参数调整；选择多种评价指标来评价模型的预测效果。本发明能有效聚合邻域风机的空间特征，适用于多台风电机组的风速预测，同时结合双向GRU模型和注意力机制，提取长期和短期时间特征，并在多风机风速预测任务中利用多任务学习策略，考虑了多个任务间的内在联系，上述方法可有效提高多风机风速的预测精度。

公开(公告)号：CN116894384A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310850325.8

申请日：2023-07-11

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 付波 ,  李昊 ,  李超顺 ,  权轶 ,  姜源 ,  乔亚凯 ,  韩越

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F113/06 ,  G06F113/08

Abstract: 本发明属于风电机组风速预测领域，公开了多风机风速时空预测方法及系统，获取区域多风机的风速数据、风机位置坐标(经纬度)及其他天气变量数据(风向、气温、气压)相关特征数据；对于数据预处理后的数据，基于Pytorch框架来进行建模步骤；构造多风机空间特征提取模型；构建区域多风机风速预测的时序特征提取模型；模型训练与超参数调整；选择多种评价指标来评价模型的预测效果。本发明能有效聚合邻域风机的空间特征，适用于多台风电机组的风速预测，同时结合双向GRU模型和注意力机制，提取长期和短期时间特征，并在多风机风速预测任务中利用多任务学习策略，考虑了多个任务间的内在联系，上述方法可有效提高多风机风速的预测精度。