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龍圖騰網(wǎng)恭喜青海大學(xué)申請的專利一種短期風(fēng)電功率組合模型預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114330915B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111677165.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種短期風(fēng)電功率組合模型預(yù)測方法是由陳來軍;薛小代;馬恒瑞;任博文設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種短期風(fēng)電功率組合模型預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種短期風(fēng)電功率組合模型預(yù)測方法，包括以下步驟：根據(jù)NWP數(shù)據(jù)和真實(shí)歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)y構(gòu)建訓(xùn)練集X1，將訓(xùn)練集X1輸入XGBoost預(yù)測模型中獲取預(yù)測風(fēng)電功率值y1；在訓(xùn)練集X1的基礎(chǔ)上，構(gòu)建時間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練集X2；將訓(xùn)練集X2輸入LSTM預(yù)測模型獲取預(yù)測風(fēng)電功率值y2；根據(jù)y、y1和y2獲得特征w1和w2；將y1和y2作為輸入，特征w1和w2作為輸出，構(gòu)建并訓(xùn)練LSTM?XGBoost動態(tài)權(quán)值組合模型；分析訓(xùn)練集X1中各項(xiàng)特征對于風(fēng)電功率的影響程度，獲取不同高度的風(fēng)速作為重要特征；將y1、y2和不同高度的風(fēng)速輸入到訓(xùn)練好的LSTM?XGBoost動態(tài)權(quán)值組合模型中，獲取預(yù)測風(fēng)電功率值Y。本發(fā)明提供的LSTM?XGBoost組合模型相比于單一預(yù)測模型預(yù)測的風(fēng)電功率更準(zhǔn)。

本發(fā)明授權(quán)一種短期風(fēng)電功率組合模型預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種短期風(fēng)電功率組合模型預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：根據(jù)NWP數(shù)據(jù)和真實(shí)歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)y構(gòu)建訓(xùn)練集X1；通過XGBoost預(yù)測模型，輸入訓(xùn)練集X1獲取預(yù)測風(fēng)電功率值y1；在訓(xùn)練集X1的基礎(chǔ)上，構(gòu)建時間序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練集X2；通過LSTM預(yù)測模型，輸入訓(xùn)練集X2獲取預(yù)測風(fēng)電功率值y2；根據(jù)真實(shí)歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)y、預(yù)測風(fēng)電功率值y1和預(yù)測風(fēng)電功率值y2獲得特征w1和w2；將預(yù)測風(fēng)電功率值y1和預(yù)測風(fēng)電功率值y2作為輸入，將特征w1和w2作為輸出，構(gòu)建并訓(xùn)練LSTM-XGBoost動態(tài)權(quán)值組合模型；采用Pearson相關(guān)系數(shù)法分析訓(xùn)練集X1中各項(xiàng)特征對于風(fēng)電功率的影響程度，獲取不同高度的風(fēng)速作為重要特征，所述獲取不同高度的風(fēng)速作為重要特征包括以下具體步驟：將訓(xùn)練集X1中的各項(xiàng)特征，輸入到Pearson相關(guān)系數(shù)公式中，得到各項(xiàng)特征與其它特征的相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)；將相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)通過熱力圖方式實(shí)現(xiàn)可視化分析，通過分析得出不同高度的風(fēng)速與風(fēng)電功率是一種強(qiáng)正相關(guān)的聯(lián)系，因此將不同高度的風(fēng)速作為分析獲得的重要特征；將預(yù)測風(fēng)電功率值y1、預(yù)測風(fēng)電功率值y2和不同高度的風(fēng)速輸入到訓(xùn)練好的LSTM-XGBoost動態(tài)權(quán)值組合模型中，獲取預(yù)測風(fēng)電功率值Y，所述獲取預(yù)測風(fēng)電功率值Y包括以下步驟：將不同高度的風(fēng)速的作為輸入特征之一，同時將LSTM預(yù)測模型中輸出的預(yù)測風(fēng)電功率值y1和XGBoost預(yù)測模型中輸出的預(yù)測風(fēng)電功率值y2也作為輸入特征之一輸入到訓(xùn)練好的LSTM-XGBoost動態(tài)權(quán)值組合模型中，輸出特征w1和w2；將輸出特征w1和w2帶入公式3中，獲取最終預(yù)測風(fēng)電功率值Y；Y＝w1*y1+w2*y23。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人青海大學(xué)，其通訊地址為：810016 青海省西寧市寧大路251號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。