交易价格： 面议
类型： 发明专利
技术成熟度： 正在研发
专利所属地：中国
专利号：201310064615.6
交易方式： 完全转让 许可转让 技术入股
联系人： 武汉大学
所在地：湖北武汉市
本发明涉及一种超短期风电功率滑动预测方法，采用一种具有很强的非平稳信号跟踪、预测能力的原子稀疏分解法，作为神经网络的前置分解方法。将风电功率时间序列分解为原子分量和残差分量，对原子分量进行自预测，残差分量进行神经网络预测，再通过追加最新的风电功率实时数据来更新原子分解的结果，进而滑动预测下一个时刻的风电功率。以实际风场数据进行验证，证明了该模型可以有效地处理风电功率非平稳性，产生更为稀疏的分解效果，能显著地降低绝对平均误差、均方根误差计算值的统计区间。因此，本发明具有如下优点：能够有效地处理风电功率非平稳性，产生更为稀疏的分解效果，能显著地降低绝对平均误差、均方根误差计算值的统计区间。
Copyright © 2018 宁夏回族自治区生产力促进中心 版权所有 宁ICP备11000235号-3 宁公网安备 64010402000776号
联系电话：0951-5064080 网站访问量： 网站在线人数：0 技术支持：科易网 
微信公众号
