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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明涉及了基于适应性频率选择的频域MLP短期风电功率预测方法和系统，包括收集预测地域的历史风电功率数据，数据预处理，样本训练集、验证集、测试集划分；将原始时域数据样本转换到频域上；构建频域MLP模型，将频域上样本的实部虚部作为输入特征导入预测模型中；利用适应性频率选择方法指导模型的训练过程，不断监控模型的性能并根据性能动态地选择最有信息量的频率分量来训练模型；利用训练好的改进频率MLP模型，输入对应样本，预测出未来一天的风电功率。本发明的技术方案突破了MLP的固有缺陷，并优化了模型训练，提高了预测精度和预测效率。
主权项：1.基于适应性频率选择的频域MLP短期风电功率预测方法和系统，其特征在于，包括：收集预测地域的历史风电功率数据，对数据进行归一化预处理，划分样本训练集、验证集、测试集；对应的归一化公式为： 其中W'为归一化后的值，W代表原始的数据，Wmax，Wmin分别表示原始数据的最大值和最小值；将原始时域数据样本通过傅里叶变换转换到频域上；对应的计算公式为：其中，N是信号中的总点数，x[n]是时域信号在n时刻的值，X[k]是频域中的第k个频率分量；构建频域MLP模型，将转换成频域上样本的实部和虚部作为输入特征放入到预测频域MLP模型中训练；输入可以表示为： 其中Re表示分量实部，Im表示分量虚部；利用适应性频率选择方法指导模型的训练过程，不断监控模型的性能并根据性能动态地选择最有信息量的频率分量来训练模型；利用训练好后的适应性频率指导训练的频率MLP模型，输入对应样本，预测出未来一天的归一化风电功率，反归一化后得到未来一天风电功率的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 基于适应性频率选择的频域MLP短期风电功率预测方法和系统
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