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申请/专利权人：南京哲沄昊网络科技有限公司

摘要：本发明涉及一种风力发电区域发电数值预判系统，包括：发电预测机构，用于基于未来时间区间的持续时长、设定风力发电区域的各项区域配置数据以及设定风力发电区域在未来时间区间之前的设定数目的多个历史时间区间分别对应的各份发电量数值智能预测设定风力发电区域在未来时间区间的发电量数值；信息传输机构，用于智能预测数值发送到远端的发电调配服务器。通过本发明，能够引入多次学习器件用于将经过多次学习后的反卷积神经网络作为AI智能预测体输出以及引入多项基础数据用于执行后续设定风力发电区域未来时间区间的发电量的智能预测，从而替换了原本粗略的估算机制，保证了智能预测结果的稳定性和有效性。

主权项：1.一种风力发电区域发电数值预判系统，其特征在于，所述系统包括：多次学习器件，用于将经过多次学习后的反卷积神经网络作为AI智能预测体输出，其中，对所述反卷积神经网络进行多次学习以获得经过多次学习后的反卷积神经网络；配置录入器件，用于获取设定风力发电区域的各项区域配置数据，所述设定风力发电区域的各项区域配置数据为所述设定风力发电区域的区域占据面积、风力发电机数目、风向编码数值、风力幅值以及相邻风力发电机之间的间距；网络下载器件，与远端的气象预报服务器网络连接且与所述配置录入器件电性连接，用于下载所述气象预报服务器提供的所述设定风力发电区域的风向编码数值和风力幅值，所述气象预报服务器提供的所述设定风力发电区域的风向编码数值和风力幅值均针对未来时间区间；内容解析机构，用于获取设定风力发电区域在未来时间区间之前的设定数目的多个历史时间区间分别对应的各份发电量数值，所述设定数目的取值与所述设定风力发电区域的区域占据面积正向关联；发电预测机构，分别与所述多次学习器件、所述配置录入器件以及所述内容解析机构连接，用于将所述未来时间区间的持续时长、所述设定风力发电区域的各项区域配置数据以及所述设定风力发电区域在未来时间区间之前的设定数目的多个历史时间区间分别对应的各份发电量数值输入到所述AI智能预测体，以获得所述AI智能预测体输出的所述设定风力发电区域在未来时间区间的发电量数值；信息传输机构，与远端的发电调配服务器连接，用于将所述AI智能预测体输出的所述设定风力发电区域在未来时间区间的发电量数值通过时分双工通信链路发送到远端的发电调配服务器；其中，内容解析机构，用于获取设定风力发电区域在未来时间区间之前的设定数目的多个历史时间区间分别对应的各份发电量数值，所述设定数目的取值与所述设定风力发电区域的区域占据面积正向关联包括：未来时间区间与在未来时间区间之前的设定数目的多个历史时间区间在时间轴上组成一个完整的时间分段且每一时间区间的持续时长相等；其中，对所述反卷积神经网络进行多次学习以获得经过多次学习后的反卷积神经网络包括：所述反卷积神经网络进行的学习的次数与所述设定风力发电区域的风力发电机数目呈现正比的数值对应关系；其中，配置录入器件，用于获取设定风力发电区域的各项区域配置数据，所述设定风力发电区域的各项区域配置数据为所述设定风力发电区域的区域占据面积、风力发电机数目、风向编码数值、风力幅值以及相邻风力发电机之间的间距包括：在所述设定风力发电区域内，每两个相邻风力发电机之间的间距相等。

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