一种基于深度学习的风电混合预测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311824233.9

申请日：

2023-12-27

公开(公告)号：

CN120414461A

公开(公告)日：

2025-08-01

发明(设计)人：

王顺江刘刚凌兆伟王铎于鹏周桂平宋丽王巍徐朗铭

申请人：

国网辽宁省电力有限公司国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司

申请人地址：

110006 辽宁省沈阳市和平区宁波路18号

IPC主分类号：

H02J3/00

IPC分类号：

G06Q10/04 G06Q50/06 G06N3/0442 G06N3/0464

代理机构：

沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙) 21241

代理人：

屈芳

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

山西省晋中市

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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
2025-08-19	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H02J 3/00申请日:20231227
2025-08-01	公开	公开

共 50 条

[1]

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

[2]

一种基于奇异谱分析和深度学习的风电功率预测方法 [P].

李专 ;

陆盛友 ;

郑沛光 ;

许玮特 ;

黄端华 ;

卢鹏翔 ;

陈茜 ;

刘家秀 ;

王菲 ;

陈国超 ;

林晓波 ;

周丽丽 ;

郑长明 ;

曾萍 .

中国专利 :CN110348632A ,2019-10-18

[3]

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

[4]

基于深度学习的销售预测方法及系统 [P].

徐明萱 ;

赵旭生 ;

刘艾 ;

王斌斌 ;

李鹏飞 .

中国专利 :CN120013590A ,2025-05-16

[5]

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

[6]

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

[7]

一种基于深度学习的交易数据趋势预测方法和系统 [P].

王泓锦 ;

常冬冬 ;

王艳华 ;

赵刘韬 ;

解晶 .

中国专利 :CN113807951A ,2021-12-17

[8]

一种基于深度学习的交易数据趋势预测方法和系统 [P].

王泓锦 ;

常冬冬 ;

王艳华 ;

赵刘韬 ;

解晶 .

中国专利 :CN113807951B ,2024-10-15

[9]

基于二次模态分解和级联深度学习的风电功率预测方法 [P].

杨蕾 ;

奚鑫泽 ;

向川 ;

邢超 ;

何廷一 ;

郭成 ;

刘明群 ;

何鑫 .

中国专利 :CN112465225A ,2021-03-09

[10]

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

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