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基于深度学习的风电功率预测方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202410225217.6
申请日：
2024-02-29
公开(公告)号：
CN117895508A
公开(公告)日：
2024-04-16
发明(设计)人：
孙志伟 林慧
申请人：
天津科技大学
申请人地址：
300457 天津市滨海新区经济技术开发区第十三大街9号
IPC主分类号：
H02J3/00
IPC分类号：
G06F18/23213 G06N3/0442 G06N3/0455 G06Q50/06
代理机构：
成都开拓专利代理事务所(特殊普通合伙) 51394
代理人：
濮云杉
法律状态：
实质审查的生效
国省代码：
浙江省 温州市
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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
2024-05-03 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):H02J 3/00申请日:20240229
2024-04-16 公开 公开
共 50 条
[1]
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
[2]
一种基于深度学习融合模型的风电功率预测方法及设备 [P]. 
曾谁飞 ;
王振荣 ;
傅望安 ;
黄思皖 ;
王青天 ;
张燧 ;
刘旭亮 ;
李小翔 ;
冯帆 ;
邸智 ;
韦玮 ;
童彤 ;
任鑫 ;
杜静宇 ;
赵鹏程 ;
武青 ;
祝金涛 ;
朱俊杰 ;
吴昊 ;
吕亮 ;
段周期 ;
胡雪琛 ;
项灵文 .
中国专利 :CN114330495A ,2022-04-12
[3]
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
[4]
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
[5]
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
[6]
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 :CN113792919B ,2024-02-27
[7]
基于模态分解的风电功率预测方法 [P]. 
刘延龙 ;
陈晓光 ;
关万琳 ;
郝文波 ;
徐明宇 ;
荣爽 ;
宋柏越 ;
马健程 ;
雷雪婷 ;
韩平平 ;
陈鑫 .
中国专利 :CN118412850A ,2024-07-30
[8]
基于深度学习的风电发电功率预测方法及系统 [P]. 
胡飞龙 ;
杨浩 ;
刘玉来 ;
唐渊 ;
苗雅婕 .
中国专利 :CN121124025A ,2025-12-12
[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]
基于逐步回归与深度学习的风电功率预测方法及相关设备 [P]. 
李润 ;
田伟 ;
谷宗鹏 ;
马腾飞 ;
柴宏阳 ;
于晓磊 .
中国专利 :CN113902228A ,2022-01-07
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