基于混合深度学习机制的风电场风速预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311363797.7

申请日：

2023-10-20

公开(公告)号：

CN117349622A

公开(公告)日：

2024-01-05

发明(设计)人：

王玉廖定安

申请人：

常州纺织服装职业技术学院

申请人地址：

213000 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路53号

IPC主分类号：

G06F18/20

IPC分类号：

G06F18/10 G06F18/213 G06F18/25 G06N3/045 G06N3/0442 G06N3/0464 G06N3/048 G06N3/0499 G06N3/084 G06Q10/04 G06Q50/06

代理机构：

南京擎天知识产权代理事务所(普通合伙) 32465

代理人：

涂春春

法律状态：

公开

国省代码：

江苏省常州市

引用

下载

共 50 条

[1]

基于混合深度学习机制的风速预测方法及系统、设备 [P].

文书礼 ;

徐大桢 ;

朱淼 .

中国专利 :CN113191091B ,2021-07-30

[2]

集成深度学习模型的风电场短期风速预测方法 [P].

刘朝华 ;

王畅通 ;

张红强 ;

吴亮红 ;

陈磊 ;

李小花 ;

王振恒 .

中国专利 :CN110738010A ,2020-01-31

[3]

风电场风速预测方法 [P].

彭怀午 ;

杨晓峰 ;

聂维新 ;

王晓林 ;

孙少军 ;

杜燕军 .

中国专利 :CN102236795B ,2011-11-09

[4]

基于深度学习模型的风电场短时风速预测模型的构建方法 [P].

李天 ;

杨庆山 ;

李杭 ;

黄国庆 ;

权顺德 .

中国专利 :CN117744755A ,2024-03-22

[5]

风电场风速预测装置和风电场功率预测系统 [P].

王颖 ;

叶红 ;

甘家飞 ;

郭巍 ;

朴金姬 .

中国专利 :CN202599970U ,2012-12-12

[6]

风电场超短期风速预测方法 [P].

张志刚 ;

杨冰 ;

廖承林 ;

王丽芳 ;

孙广星 .

中国专利 :CN103020743B ,2013-04-03

[7]

风电场风速预测方法及装置 [P].

何廷一 ;

吴水军 ;

李胜男 ;

彭俊臻 .

中国专利 :CN106920010A ,2017-07-04

[8]

一种基于机器学习的风电场风速预测方法 [P].

杨博宇 ;

蔡安民 ;

林伟荣 ;

焦冲 ;

许扬 ;

张林伟 ;

李力森 .

中国专利 :CN114254834A ,2022-03-29

[9]

基于深度学习方法的短期风速多步预测方法 [P].

于达仁 ;

万杰 ;

胡清华 ;

刘金福 ;

郭钰锋 ;

苏鹏宇 .

中国专利 :CN103413174B ,2013-11-27

[10]

风电场风速超短期组合预测方法 [P].

马蕊 ;

胡书举 ;

许洪华 .

中国专利 :CN102682207A ,2012-09-19

← 1 2 3 4 5 →

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-01-05	公开	公开
2024-01-23	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/20申请日:20231020