
国家知识产权局信息显示,杭州师范大学;浙江省白马湖实验室有限公司申请一项名为“基于条件能量模型的风电功率预测协变量偏移自适应方法”的专利股票配资在线公司,公开号CN122047788A,申请日期为2025年12月。
专利摘要显示,本发明公开了一种基于条件能量模型的风电功率预测协变量偏移自适应方法。本发明利用门控循环单元网络构建风力发电功率预测模型,并采用样本加权机制完成风电功率预测模型的离线训练,以增强其对分布变化的鲁棒性。通过条件能量模型采用条件去噪分数匹配策略学习训练阶段与预测阶段数据的分布差异,并基于该模型获得用于衡量协变量偏移程度的样本权重。利用重放缓冲区存储实时流入的数据样本,并通过在线更新机制对条件能量模型及风力发电预测模型进行增量学习,保持预测性能稳定。本发明能够有效提升风电场在复杂气象条件下的功率预测精度和运行调度能力,具有良好的工程实用价值和部署灵活性。
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本文源自:市场资讯
作者:情报员
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