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浙江大学和运达能源申请基于迁移学习的风速超短期预测方法专利,实现更准确稳定的风速预测

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金融界2025年7月29日消息,国家知识产权局信息显示,浙江大学;运达能源科技集团股份有限公司申请一项名为“一种基于迁移学习的风速超短期预测方法”的专利,公开号CN120373692A,申请日期为2025年03月。

专利摘要显示,本发明属于风力发电领域,公开了一种基于迁移学习的风速超短期预测方法,包括:步骤1,通过数据预处理与特征选择模块对高维SCADA数据做相关性分析,选出与风速相关的特征;步骤2,通过特征提取器和判别器来捕捉可转移的时间尺度的特征;步骤3,通过自注意机制和最大均值差提取时间特征转移的关键动态;步骤4,通过预测网络对风速进行超短期预测。本发明采用迁移学习可以通过利用源领域的知识来帮助目标领域的学习,从而提高模型在新领域的泛化能力。本发明旨在克服传统方法在数据不平衡、领域转移等方面的局限性,实现更准确、稳定的风速预测,为风力发电场的安全运行和电力系统的稳定供应提供可靠的技术支持。

本文源自:金融界

作者:情报员

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