发明公开
CN116191413A 一种风电联合预测方法
审中-实审
- 专利标题： 一种风电联合预测方法
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申请号： CN202310129917.0申请日： 2023-02-17
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公开(公告)号： CN116191413A公开(公告)日： 2023-05-30
- 发明人: 张王俊 , 郭庆来 , 朱征 , 孙宏斌 , 郭乃网 , 王奕 , 吴裔 , 田年丰
- 申请人： 国网上海市电力公司 , 清华大学
- 申请人地址： 上海市浦东新区源深路1122号;
- 专利权人： 国网上海市电力公司,清华大学
- 当前专利权人： 国网上海市电力公司,清华大学
- 当前专利权人地址： 上海市浦东新区源深路1122号;
- 代理机构： 上海元好知识产权代理有限公司
- 代理商 张妍; 张静洁
- 主分类号： H02J3/00
- IPC分类号： H02J3/00 ; H02J3/38 ; G06N3/0442 ; G06N3/048 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开一种风电联合预测方法，首先建立了基于神经网络的风电出力预测模型，然后采用基于分布式多方内积加密的横向联邦学习算法，通过本地训练更新、参数加密和安全聚合的不断迭代，得到风电场的全局联邦预测模型。本发明不仅可以提高每个风电场的风电出力预测精度，并且可以保障各风电场敏感数据的安全性，在数据不动的前提下充分利用数据的价值，从而在结果上达到聚合多个风电场的数据样本的效果。
