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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明涉及一种融合风向先验知识与多周期性的短期风速预测模型，由编码过程、转化过程以及解码过程三部分组成，每个过程均包含L个阶段；所述编码过程包括空间相关性计算模块以及下采样模块；所述转化过程包括多周期时序矩阵模块；所述解码过程包括上采样模块。本发明的空间相关性计算模块能够有效地将风向相关的先验知识融入到模型的预测过程中，加强模型对于气流变化规律的建模并有效提高模型的可解释性；多周期时序矩阵模块能够有效地对风速序列中周期不同的子序列进行解耦，从而减轻波动性与随机性对于风速预测带来的影响，更好地实现由历史数据到未来数据的映射；本发明对风速的预测精度高。
主权项：1.一种融合风向先验知识与多周期性的短期风速预测模型，其特征在于：所述预测模型由编码过程、转化过程以及解码过程三部分组成，每个过程均包含L个阶段；所述编码过程包括空间相关性计算模块以及下采样模块；所述转化过程包括多周期时序矩阵模块；所述解码过程包括上采样模块；所述空间相关性计算模块使用不同风电机之间的特征与风矢量进行交互，联合计算空间相关性，有效识别出不同气流状态下风速的变化规律；所述多周期时序矩阵模块同时提取不同周期的时序模式并对周期内与周期间的信息交互进行建模，优化预测模型对于不稳定风速时序信息的学习过程，更好地实现由历史数据到未来数据的映射。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种融合风向先验知识与多周期性的短期风速预测模型
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