发明公开
- 专利标题： 一种基于CNN-LSTM的多时间范围风速预测方法
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申请号： CN202111337361.1申请日： 2021-11-12
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公开(公告)号： CN114021830A公开(公告)日： 2022-02-08
- 发明人: 王守相 , 郭陆阳 , 赵倩宇 , 杨爱超 , 范亚军 , 邓礼敏 , 朱亮 , 刘明 , 裴茂林
- 申请人： 天津大学 , 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
- 申请人地址： 天津市南开区卫津路92号;
- 专利权人： 天津大学,国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
- 当前专利权人： 天津大学,国网江西省电力有限公司供电服务管理中心
- 当前专利权人地址： 天津市南开区卫津路92号;
- 代理机构： 天津心知意达知识产权代理事务所
- 代理商 杨正律
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及一种基于CNN‑LSTM的多时间范围风速预测方法，包括如下步骤：首先获取并清晰传感器记录的历史气象数据与天气预报记录的历史气象数据，然后构建基于CNN‑LSTM的混合神经网络模型，并利用历史气象数据对其进行训练。最后利用模型对未来不同时间段的风速差值进行预测，并对数据进行反向标准化得到真实风速值。该预测算法能够对未来风速进行较准确的预测，无论是对于有效地平衡能源网的供需，还是提高全网数据质量，都至关重要。
