[发明专利]可持续学习风机出力预测方法、系统、设备及存储介质有效
| 申请号： | 202110633159.7 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113515852B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 李文华;何明泽 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06Q10/04;G06F111/10;G06F113/06;G06F119/08 |
| 代理公司： | 天津市鼎拓知识产权代理有限公司 12233 | 代理人： | 刘雪娜 |
| 地址： | 300401 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本申请提供有一种可持续学习风机出力预测方法，包括，如下步骤：获取风机内部特征参数和外部特征参数，构建风机特征参数序列；并，结合自然时间序列，构建风机特征参数矩阵；选定风机特征参数矩阵中的N行风机特征参数序列；并获取与N行风机特征参数序列分别对应的风机出力真实值，构成N行风机出力真实值序列；逐个区分N行风机出力真实值序列中毎行风机出力真实值与相应各行中各风机特征参数之间的差值，并赋予单行风机特征参数序列中毎个风机特征参数不同的权重，得到N行风机特征赋值序列；将N行风机特征赋值序列，作为预测模型输入序列，并将N行风机出力真实值序列，作为预测模型输出序列，训练预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 可持续 学习 风机 出力 预测 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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