一种基于迁移学习深度学习相结合的风电功率预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111026927.9

申请日：

2021-09-02

公开(公告)号：

CN113792919B

公开(公告)日：

2024-02-27

发明(设计)人：

彭小圣李胤寰李聪王勃车建峰张元鹏袁帅程艳王楠

申请人：

华中科技大学中国电力科学研究院有限公司国网山东省电力公司电力科学研究院国家电网有限公司

申请人地址：

430074 湖北省武汉市洪山区珞瑜路1037号

IPC主分类号：

H02J3/00

IPC分类号：

H02J3/38 G06N3/0464 G06N3/045 G06N3/084 G06N3/096 G06Q50/06

代理机构：

武汉开元知识产权代理有限公司 42104

代理人：

唐正玉

法律状态：

授权

国省代码：

北京市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-02-27	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于迁移学习深度学习相结合的风电功率预测方法 [P].

彭小圣 ;

李胤寰 ;

李聪 ;

王勃 ;

车建峰 ;

张元鹏 ;

袁帅 ;

程艳 ;

王楠 .

中国专利 :CN113792919A ,2021-12-14

[2]

基于深度学习的风电功率预测方法 [P].

孙志伟 ;

林慧 .

中国专利 :CN117895508A ,2024-04-16

[3]

一种基于深度学习的短期风电功率预测方法 [P].

黄乾 ;

蔡佳诺 ;

高鹏 ;

高明 .

中国专利 :CN118508430A ,2024-08-16

[4]

一种基于深度学习的风电功率预测方法及装置 [P].

向婕 ;

施长剑 ;

吴媛 .

中国专利 :CN117878928A ,2024-04-12

[5]

一种基于深度学习的风电功率预测方法及装置 [P].

向婕 ;

施长剑 ;

吴媛 .

中国专利 :CN117878928B ,2024-05-14

[6]

一种基于深度学习的风电功率预测方法及系统 [P].

张嘉英 ;

杨青濠 ;

杨钒 .

中国专利 :CN120222327A ,2025-06-27

[7]

基于深度学习的风电功率预测方法及装置 [P].

王菲 ;

徐丽芳 ;

刘钧文 ;

李青松 ;

史翼 .

中国专利 :CN119813204B ,2025-06-03

[8]

基于深度学习的风电功率预测方法及装置 [P].

王菲 ;

徐丽芳 ;

刘钧文 ;

李青松 ;

史翼 .

中国专利 :CN119813204A ,2025-04-11

[9]

一种基于深度学习的风电功率短期预测方法 [P].

袁银龙 ;

华亮 ;

李俊红 ;

徐一鸣 .

中国专利 :CN111832812A ,2020-10-27

[10]

一种基于宽度学习的风电功率预测方法 [P].

张蔚 ;

李文超 ;

张建明 ;

李光 .

中国专利 :CN110009135B ,2019-07-12

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