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

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311728511.0

申请日：

2023-12-15

公开(公告)号：

CN117744755A

公开(公告)日：

2024-03-22

发明(设计)人：

李天杨庆山李杭黄国庆权顺德

申请人：

重庆大学

申请人地址：

400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

IPC主分类号：

G06N3/096

IPC分类号：

G06N3/086 G06N3/0455 G06N3/0464 G06N3/0495 G06Q50/06 H02J3/38 G01P5/00 G01P13/02 G01K13/00 G01N33/00 G01L19/00

代理机构：

重庆博凯知识产权代理有限公司 50212

代理人：

孙根

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

重庆市市辖区

引用

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共 50 条

[1]

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

[2]

风电场短时风速预测方法及系统 [P].

张巍 ;

王伟民 .

中国专利 :CN102542133A ,2012-07-04

[3]

基于深度学习的超短时风速预测方法、系统、装置及介质 [P].

王青天 ;

刘雅欣 ;

张燧 ;

温晗秋子 ;

王芸靖 ;

黄思皖 .

中国专利 :CN116148950B ,2025-01-24

[4]

基于混合深度学习机制的风电场风速预测方法 [P].

王玉 ;

廖定安 .

中国专利 :CN117349622A ,2024-01-05

[5]

基于时序长记忆模型的风电场短期风速预测方法 [P].

卢锦玲 ;

王阳 ;

杨月 ;

米增强 .

中国专利 :CN104573876A ,2015-04-29

[6]

一种基于深度学习的风电场功率预测方法 [P].

毕秋苹 ;

沈成 .

中国专利 :CN120657742A ,2025-09-16

[7]

基于深度学习模型的新能源电站功率预测方法 [P].

梁磊 ;

王登海 ;

曹举 ;

安玥馨 ;

章瑞 ;

李晓峰 ;

丑世龙 ;

张倩 ;

张军 ;

宋丽媛 ;

李敏 ;

廖晨博 ;

李晓方 .

中国专利 :CN120123892A ,2025-06-10

[8]

一种基于深度学习的超短时风功率预测方法 [P].

唐立新 ;

郎劲 ;

赵祥 .

中国专利 :CN109615146B ,2019-04-12

[9]

基于深度学习的电池SOH预测模型构建方法 [P].

杨亮 ;

张衡 ;

王文斌 ;

王铁 ;

王军雷 ;

王华珺 .

中国专利 :CN114509679B ,2022-05-17

[10]

基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法 [P].

惠永岗 ;

刘坤文 ;

赵严琳 ;

胡丁于 .

中国专利 :CN120452673A ,2025-08-08

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-04-09	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/096申请日:20231215
2024-03-22	公开	公开