一種深度學習的短期功率預測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110899871.1 申請日 -
公開（公告）號 CN113516318A 公開（公告）日 2021-10-19
申請公布號 CN113516318A 申請公布日 2021-10-19
分類號 G06Q10/04（2012.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06Q50/06（2012.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 李潤 申請（專利權(quán)）人 北京東潤環(huán)能科技股份有限公司
代理機構(gòu) 深圳至誠化育知識產(chǎn)權(quán)代理事務所（普通合伙） 代理人 劉英
地址 100089北京市海淀區(qū)學清路8號1幢1-14九層901
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及新能源技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及了一種深度學習的短期功率預測方法，包括EMD分解方法、CEEMD分解方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、SVM模型和GRU算法，EMD分解方法、CEEMD分解方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、SVM模型和GRU算法共同組成組合模型，EMD以及CEEMD對原始風電功率進行分解，得到各個不同的分量，將各個分量應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡、SVM模型以及GRU模型進行建模，得到短期風電功率預測結(jié)果。該深度學習的短期功率預測方法，風電場次日0?24h日前功率預測準確率應大于等于80％，提升了風電功率的預測精度，不僅有助于電網(wǎng)調(diào)峰工作，增強電網(wǎng)的風電接納能力，改善電力系統(tǒng)運行的安全性與經(jīng)濟性，而且對于保障風電一體化和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行起到至關(guān)重要的作用。