[发明专利]一种基于分段滤波与纵横聚类的风电功率预测方法在审
| 申请号： | 202310627483.7 | 申请日： | 2023-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN116646927A | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 张学东;陈佳雷;陈杰;张楚;彭甜;赵环宇;李茜;钱诗婕 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;H02J3/38;G06F18/213;G06F18/23;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/088;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 223003 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于分段滤波与纵横聚类的风电功率预测方法，首先获取风电功率的历史数据，SDT进行爬坡识别，分别使用MEEMD滤波、smooth滤波对数据进行预处理，得到分段滤波后的波形；采用纵横聚类对数据进行聚类，纵向聚类通过日内预聚类、单日间再聚类和纵向时间单元的三步聚类来实现全年细化季节特性聚类，同时将纵向类内的全部数据联排聚类，实现小时间尺度下的精细横向聚类；使用变分自动编码器对聚类后的数据进行特征提取，然后使用改进的蒲公英优化算法优化Transformer预测模型参数，预测得到风电功率。本发明解决了数据波动性对预测精度的影响，其次考虑单日相似性与细化季节特性的实际情况，有效提高了预测风电功率的精确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分段 滤波 纵横 电功率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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