申请/专利权人：中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117933749A

主分类号：G06Q10/0637

分类号：G06Q10/0637;G06Q50/06;G06F18/2413;G06F18/2433;G06F18/25;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08;H02J3/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及基于数据修正的概率稀疏自注意短期风电功率预测方法，包括：获取风电功率数据集；分别利用KNN算法、CBLOF算法、iForest算法对风电功率数据集进行异常值检测，得到若干异常数据点集合；根据理论风速‑功率曲线设定门阈值；对各异常数据点集合求并集，删除超出门阈值且属于所述并集的数据点；构建并训练预测模型，预测模型包括编码器和解码器；分别输入历史风电数据至编码器中的第一分支和第二分支，融合两个分支的输出为特征图；特征图输入至解码器的多头注意力层，输入预测时刻前期时间序列至解码器的隐藏多头注意力层；多头注意力层对接收数据进行权重计算再输入到全连接层输出预测结果。

主权项：1.基于数据修正的概率稀疏自注意短期风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取风电功率数据集；分别利用KNN算法、CBLOF算法、iForest算法对风电功率数据集进行异常值检测，得到若干异常数据点集合；根据理论风速-功率曲线设定门阈值；对各异常数据点集合求并集，删除超出门阈值且属于所述并集的数据点；构建并训练预测模型，预测模型包括编码器和解码器；所述编码器包括第一分支和第二分支；第一分支包括多头注意力层L×L、卷积层、多头注意力层12L×12L、卷积层、多头注意力层14L×14L；第二分支包括多头注意力层12L×12L、卷积层、多头注意力层14L×14L；所述解码器包括隐藏多头注意力层、多头注意力层、全连接层；分别输入历史风电数据至编码器中的第一分支和第二分支，融合两个分支的输出为特征图；特征图输入至解码器的多头注意力层，输入预测时刻前期时间序列至解码器的隐藏多头注意力层；多头注意力层对接收数据进行权重计算再输入到全连接层输出预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司 基于数据修正的概率稀疏自注意短期风电功率预测方法

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