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公开(公告)号：CN114202107B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111370814.0
申请日：2021-11-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种超短期风速预测方法及装置，其中方法包括：获取风速时间数据，对风速时间数据进行间隔采样，获得时间序列；将采样获得的时间序列分解为近似序列和细节序列；对近似序列和细节序列的高阶张量进行汉克化处理，获得三阶张量；对三阶张量沿着时间维度切片，并对每一个时刻的二阶张量切片使用塔克分解，获得低秩高阶时间序列；将核心张量时间序列送入长短期记忆网络进行学习，训练得到最优网络参数，并预测得到未来时刻的二阶核心张量切片；对二阶核心张量切片进行变换处理，获得未来的风速预测值。本发明在数据处理环节先分解一维风速时间序列，获得高频特征和低频特征；有效提高预测能力，可广泛应用于风电场的风速预测领域。
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公开(公告)号：CN114202107A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111370814.0
申请日：2021-11-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种超短期风速预测方法及装置，其中方法包括：获取风速时间数据，对风速时间数据进行间隔采样，获得时间序列；将采样获得的时间序列分解为近似序列和细节序列；对近似序列和细节序列的高阶张量进行汉克化处理，获得三阶张量；对三阶张量沿着时间维度切片，并对每一个时刻的二阶张量切片使用塔克分解，获得低秩高阶时间序列；将核心张量时间序列送入长短期记忆网络进行学习，训练得到最优网络参数，并预测得到未来时刻的二阶核心张量切片；对二阶核心张量切片进行变换处理，获得未来的风速预测值。本发明在数据处理环节先分解一维风速时间序列，获得高频特征和低频特征；有效提高预测能力，可广泛应用于风电场的风速预测领域。
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公开(公告)号：CN112101741A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010871855.7
申请日：2020-08-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于气象特征滤波和二象相似搜索的超短期风速预测方法，包括以下步骤：1)利用风速采集仪器、温度传感器、气压传感器以间隔的频率采集实际风速、温度和气压数据，根据所采集的数据建立气温时间序列和气压时间序列；2)使用气温时间序列和气压时间序列构造形态学滤波器的结构元素，对相应的风速时间序列进行开闭闭开运算滤波，得到滤波后的近似序列，原序列减去近似序列得到细节序列；3)二象相似搜索划分样本空间；4)对于新生成的样本空间，按照步骤3)的相似段搜索结果分别划分近似序列和细节序列的训练集和测试集，选择监督学习算法进行训练，然后对测试样本进行回归预测，进行仿真验证。
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公开(公告)号：CN112101741B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010871855.7
申请日：2020-08-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于气象特征滤波和二象相似搜索的超短期风速预测方法，包括以下步骤：1)利用风速采集仪器、温度传感器、气压传感器以间隔的频率采集实际风速、温度和气压数据，根据所采集的数据建立气温时间序列和气压时间序列；2)使用气温时间序列和气压时间序列构造形态学滤波器的结构元素，对相应的风速时间序列进行开闭闭开运算滤波，得到滤波后的近似序列，原序列减去近似序列得到细节序列；3)二象相似搜索划分样本空间；4)对于新生成的样本空间，按照步骤3)的相似段搜索结果分别划分近似序列和细节序列的训练集和测试集，选择监督学习算法进行训练，然后对测试样本进行回归预测，进行仿真验证。
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公开(公告)号：CN208295985U
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201820685245.6
申请日：2018-05-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: F24C15/20
Abstract: 本实用新型公开了一种带可拆卸集油盒的无叶抽油烟机出风装置，包括抽油烟机罩及集油盒，所述抽油烟机罩内设置无叶风机及控制电路，集油盒安装在无叶风机的中心位置还包括导气腔，导气腔的横截面为上窄下宽的环形结构，所述导气腔由内环面及外环面构成，所述内环面及外环面之间为空腔，内环面所围区域为主腔，符合传统无叶风机的特点，所述外环面设置与无叶风机连接的通气孔，在内环面的下部设置环形缝隙，所述集油盒嵌入主腔，集油盒内表面设置孔或凹槽。
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