公开(公告)号：CN110543929B

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN201910805484.X

申请日：2019-08-29

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 张亚刚 ,  高爽 ,  赵云鹏 ,  王增平

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G01P5/00 ,  G06F111/06 ,  G06F111/04 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开一种基于Lorenz系统的风速区间预测方法及系统。该预测方法包括：获取原始风速序列；对所述风速序列进行变分模态分解(VMD)，获取去噪序列和噪声余项；建立长短时神经网络预测模型(LSTM)，对所述去噪序列进行初步预测，获取初步预测结果；通过定义风速爬坡事件(WSR)和风速爬坡率，对初步预测结果进行修正，获取修正的风速预测结果；通过Lorenz方程描述大气动力系统对风速的影响，并得到Lorenz扰动序列(LDS)；通过B样条插值法对LDS进行拟合，并对拟合结果固定置信区间，获取风速扰动区间的上限和下限；将修正的风速预测结果和风速扰动区间进行求和，获取风速的区间预测结果；本发明的风速区间预测方法或系统显著提高了预测模型的精度和可靠性，可获得高精度预测结果。

公开(公告)号：CN108846508A

公开(公告)日：2018-11-20

申请号：CN201810537126.0

申请日：2018-05-30

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 张亚刚 ,  高爽 ,  班明辉 ,  王增平

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于大气扰动的风速预测方法及系统。所述预测方法包括：获取训练好的基于长短时记忆网络的风速预测模型；根据所述风速预测模型获得风速的初步预测序列，所述初步预测序列中每一时刻对应一个风速初步预测值；获取洛伦兹方程的初始条件和参数；根据所述初始条件和所述参数获得风速扰动序列，所述风速扰动序列为所述洛伦兹方程的数值解，所述风速扰动序列包括每一时刻对应的风速扰动值；根据所述风速扰动序列对所述初步预测序列进行修正，得到风速的最终预测序列。采用本发明的风速预测方法或系统，预测结果更接近真实的风速序列，而且具有更小的预测误差。

公开(公告)号：CN110543929A

公开(公告)日：2019-12-06

申请号：CN201910805484.X

申请日：2019-08-29

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 张亚刚 ,  高爽 ,  赵云鹏 ,  王增平

IPC: G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01P5/00

Abstract: 本发明公开一种基于Lorenz系统的风速区间预测方法及系统。该预测方法包括：获取原始风速序列；对所述风速序列进行变分模态分解(VMD)，获取去噪序列和噪声余项；建立长短时神经网络预测模型(LSTM)，对所述去噪序列进行初步预测，获取初步预测结果；通过定义风速爬坡事件(WSR)和风速爬坡率，对初步预测结果进行修正，获取修正的风速预测结果；通过Lorenz方程描述大气动力系统对风速的影响，并得到Lorenz扰动序列(LDS)；通过B样条插值法对LDS进行拟合，并对拟合结果固定置信区间，获取风速扰动区间的上限和下限；将修正的风速预测结果和风速扰动区间进行求和，获取风速的区间预测结果；本发明的风速区间预测方法或系统显著提高了预测模型的精度和可靠性，可获得高精度预测结果。