[发明专利]有复用性的风力发电功率预测模型的实现方法在审
| 申请号： | 201910735903.7 | 申请日： | 2019-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN110619455A | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 张杭;唐崇佳;张燕;丁洁 | 申请（专利权）人： | 南京因泰莱电器股份有限公司;南京因泰莱软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 32237 江苏圣典律师事务所 | 代理人： | 韩天宇 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种有复用性的风力发电功率预测模型的实现方法，应用数据描述和数据清洗动态互动与相互修正过程来解决由于每个电站气候、地理、运行环境，设备型号不同，使得预测模型的数据输入项不同引起的预测模型准确性低的问题；其次，依据优化结构的模型样本数据集，生成或判别多个学习器；以概率分布函数取代单一值的检验标准选取学习器，改进了传统单一、固定学习器堆积的预测模式，使得预测模型有其复用性。 | ||
| 搜索关键词： | 预测模型 学习器 复用性 风力发电功率 概率分布函数 数据输入项 动态互动 检验标准 模型样本 数据清洗 应用数据 优化结构 预测模式 运行环境 数据集 堆积 电站 修正 地理 气候 改进 | ||
【主权项】：
1.一种有复用性的风力发电功率预测模型的实现方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)后台原始数据库获取，并后台原始数据库备份至中台数据库；/n2)中台数据准备，实现数据特征描述和数据清洗，将数据可视化，最后数据描述和数据清洗互动与相互修正以得到物理和统计学意义上的结构优化数据；/n3)中台模型生成，从中台数据库中选取模型样本数据集,划分为训练样本数据集和检验样本数据集；根据训练样本数据集特征判别或生成多个学习器；对多个学习器分别检验计算；检验指标以概率分布函数取代确定值，以人工或者机器自动两种方法判别得到最终学习器；以模型样本数据集做为最终学习器调参生成预测模型；用预测模型和中台实时数据生成前端展示数据并存于前端展示数据库；/n功率预测的公式为：/nP＝风力机功率(PA)*风能利用系数(Pmax)*机械效率*发电机效率/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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