基于卷积神经网络的风场稳定度预测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202111238963.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113962462A | 公开（公告）日 | 2022-01-21 |
| 申请公布号 | CN113962462A | 申请公布日 | 2022-01-21 |
| 分类号 | G06Q10/04（2012.01）I;G06Q10/06（2012.01）I;G06Q50/06（2012.01）I;G06F17/18（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 邵芸;杨佳琦;王国军;滕启治;刘致曲;孟亚飞;王雍荀;刘鸣 | 申请（专利权）人 | 中科卫星应用德清研究院 |
| 代理机构 | 北京方韬法业专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 党小林 |
| 地址 | 100000北京市海淀区北四环西路19号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的风场稳定度预测方法及系统。该方法包括：采集风场的风速时间序列及风向时间序列；对采集到的风速时间序列及风向时间序列进行矢量化，得到矢量时间序列；以预设长度的时间窗口内的平均矢量为基准，将矢量时间序列区分为稳定矢量时间序列及非稳定矢量时间序列；利用稳定矢量时间序列及非稳定矢量时间序列，训练卷积神经网络；利用训练好的卷积神经网络进行风场稳定度预测。本发明提供的基于卷积神经网络的风场稳定度预测方法及系统能够快速有效地对未来一段时间内风场的变化进行预测。 |
