公开(公告)号：CN110309603A

公开(公告)日：2019-10-08

申请号：CN201910601512.6

申请日：2019-07-05

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 张亚刚 ,  陈冰 ,  潘桂芳 ,  赵媛 ,  王增平

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于风速特性的短期风速预测方法及系统。该预测方法包括：获取原始风速序列；对所述风速序列进行奇异值分解，获取去噪序列和噪声余项；获取对所述去噪序列进行变分模态分解的最优模态数；对所述去噪序列进行变分模态分解，获取各分量序列；利用改进的平均影响值法获取所述环境因素中与输出风速高相关的信息，并结合所述分量序列或余项建立长短期记忆网络模型；通过改进的极值优化法优化网络模型，获取预测模型；通过所述预测模型对所述各分量序列和所述噪声序列进行预测，获取各分量和余项预测结果；累加各分量和余项预测结果，获取风速预测结果；本发明的风速预测方法或系统显著提高了预测模型可靠性，可获得高精度预测结果。

公开(公告)号：CN110309603B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN201910601512.6

申请日：2019-07-05

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 张亚刚 ,  陈冰 ,  潘桂芳 ,  赵媛 ,  王增平

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于风速特性的短期风速预测方法及系统。该预测方法包括：获取原始风速序列；对所述风速序列进行奇异值分解，获取去噪序列和噪声余项；获取对所述去噪序列进行变分模态分解的最优模态数；对所述去噪序列进行变分模态分解，获取各分量序列；利用改进的平均影响值法获取所述环境因素中与输出风速高相关的信息，并结合所述分量序列或余项建立长短期记忆网络模型；通过改进的极值优化法优化网络模型，获取预测模型；通过所述预测模型对所述各分量序列和所述噪声序列进行预测，获取各分量和余项预测结果；累加各分量和余项预测结果，获取风速预测结果；本发明的风速预测方法或系统显著提高了预测模型可靠性，可获得高精度预测结果。

公开(公告)号：CN110942170A

公开(公告)日：2020-03-31

申请号：CN201910805485.4

申请日：2019-08-29

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 张亚刚 ,  陈冰 ,  潘桂芳 ,  韩静怡 ,  王增平

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于信息处理的短期风速预测方法及系统。该方法包括：获取风电场相关环境因素和历史风速数据；计算所述环境因素与风速序列之间的平均影响值，获取与模型输出相关性高的序列作为输入因素；利用能量差法及PSOEO算法优化变分模态分解方法，对所述历史风速序列进行分解，将所述非平稳的风速序列转化为相对平稳的若干分量；利用PSOEO算法优化径向基函数神经网络，获取优化后的风速预测模型；利用所述优化模型，对所述分量序列进行预测，获取所有分量预测结果；累加计算所述分量预测结果，获取最终风速预测结果。本发明的预测方法及系统基于数据处理和方法优化角度进行短期风速预测，能够有效提高风速预测精度以及预测模型的稳定性。

公开(公告)号：CN109583588B

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN201811539880.4

申请日：2018-12-17

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 张亚刚 ,  潘桂芳 ,  张晨红 ,  王增平

IPC: G06N3/12 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种短期风速预测方法及系统。该方法包括：获取历史风速数据；所述历史风速数据包括第一历史风速数据和第二历史风速数据，所述第一历史风速数据为所述第二历史风速数据之前的数据；通过遗传算法对神经网络模型进行优化；通过所述历史风速数据对优化后的神经网络模型进行训练，得到预测模型；对所述第二历史风速数据进行变分模态分解，得到多个第二非线性波动风速特征数据；通过所述预测模型对多个所述第二非线性波动风速特征数据进行预测，得到风速预测数据。本方法或系统能够有效提升风速预测精度的可靠性。

公开(公告)号：CN109583588A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811539880.4

申请日：2018-12-17

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 张亚刚 ,  潘桂芳 ,  张晨红 ,  王增平

IPC: G06N3/12 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种短期风速预测方法及系统。该方法包括：获取历史风速数据；所述历史风速数据包括第一历史风速数据和第二历史风速数据，所述第一历史风速数据为所述第二历史风速数据之前的数据；通过遗传算法对神经网络模型进行优化；通过所述历史风速数据对优化后的神经网络模型进行训练，得到预测模型；对所述第二历史风速数据进行变分模态分解，得到多个第二非线性波动风速特征数据；通过所述预测模型对多个所述第二非线性波动风速特征数据进行预测，得到风速预测数据。本方法或系统能够有效提升风速预测精度的可靠性。