发明公开
- 专利标题： 一种基于Prompt学习技术驱动的风电功率动态预测方法
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申请号： CN202410760272.5申请日： 2024-06-13
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公开(公告)号： CN118659358A公开(公告)日： 2024-09-17
- 发明人: 陈文进 , 吴华华 , 王小仲 , 张思 , 沈诚亮 , 甘雯 , 陈菁伟 , 顾伟康 , 邓世昌 , 柏建良 , 孙龙祥 , 林承钱
- 申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
- 申请人地址： 浙江省湖州市吴兴区凤凰路777号
- 专利权人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
- 当前专利权人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
- 当前专利权人地址： 浙江省湖州市吴兴区凤凰路777号
- 代理机构： 杭州杭诚专利事务所有限公司
- 代理商 邱顺富
- 主分类号： H02J3/00
- IPC分类号： H02J3/00 ; H02J3/38 ; G06F17/15 ; G06F17/18 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于Prompt学习技术驱动的风电功率动态预测方法，通过构建基于Prompt学习技术的风电功率预测模型，预判风电功率的动态变化趋势，然后利用高斯核密度估计法对风电功率预测误差的分布情况进行深入分析，并选取了风电预测功率与预测误差之间的最优Copula函数，以此为基础构建了风电功率预测误差的条件分布函数，提高了风电功率预测的准确度，而且为电力系统调度、运行和控制提供了有力的技术支撑。
