[发明专利]风电场短时风速预测方法及系统有效
| 申请号： | 201010585999.2 | 申请日： | 2010-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN102542133A | 公开（公告）日： | 2012-07-04 |
| 发明（设计）人： | 张巍;王伟民 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 吴平 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种风电场短时风速预测方法及系统。该风电场短时风速预测方法，包括如下步骤：采集初始风速数据；采用多孔小波变换将所述初始风速数据分解为初始低频风速数据和初始高频风速数据；利用BP神经网络建立高频风速预测模型，将初始高频风速数据输入所述高频风速预测模型，计算得到预测高频风速数据；利用BP神经网络建立低频风速预测模型，将初始低频风速数据输入所述低频风速预测模型，计算得到预测低频风速数据；及采用多孔小波逆变换法将所述预测高频风速数据和所述预测低频风速数据进行重构，获得风速预测值。上述风电场短时风速预测方法具有预测数据较为精确的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 电场 时风 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种风电场短时风速预测方法，包括如下步骤：步骤一、采集初始风速数据；步骤二、采用多孔小波变换将所述初始风速数据分解为初始低频风速数据和初始高频风速数据；步骤三、利用BP神经网络建立高频风速预测模型，将所述初始高频风速数据输入所述高频风速预测模型，计算得到预测高频风速数据；步骤四、利用BP神经网络建立低频风速预测模型，将所述初始低频风速数据输入所述低频风速预测模型，计算得到预测低频风速数据；及步骤五、采用多孔小波逆变换法将所述预测高频风速数据和所述预测低频风速数据进行重构，获得风速预测值。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院深圳先进技术研究院，未经中国科学院深圳先进技术研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201010585999.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
