基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
新能源	鋰鋰礦鋰化合物正極材料電芯金屬鋰鎳鎳礦鎳鐵精煉鎳鎳鹽三元前驅體材料高冰鎳 MHP 鈷電解鈷鈷粉氯化鈷四氧化三鈷硫酸鈷鈷中間品氧化鈷碳酸鈷三元前驅體三元材料鈷酸鋰三元正極材料錳錳礦電解錳電池級硫酸錳鋰電正極三元前驅體磷酸鐵四氧化三鈷鋰電負極石油焦煅燒焦針狀焦瀝青焦包覆瀝青炭黑增炭劑光伏材料多晶硅硅片電池片光伏組件光伏玻璃工業(yè)硅隔膜隔膜電解液電解液

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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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東北	遼寧沈陽大連鞍山撫順本溪丹東錦州營口阜新遼陽盤錦鐵嶺朝陽葫蘆島鲅魚圈盤錦港錦州港吉林長春四平遼源通化白山松原白城延邊州黑龍江哈爾濱齊齊哈爾雞西鶴崗雙鴨山大慶伊春佳木斯七臺河牡丹江黑河綏化大興安嶺地區(qū)
西南	重慶貴州貴陽遵義六盤水安順畢節(jié)銅仁黔東南州黔南州黔西南州四川成都自貢攀枝花瀘州德陽綿陽廣元遂寧內江樂山南充眉山宜賓廣安達州雅安巴中資陽阿壩州甘孜州涼山州西藏拉薩日喀則昌都林芝山南那曲阿里地區(qū)云南昆明曲靖玉溪昭通保山麗江普洱臨滄德宏州怒江州迪慶州大理州楚雄彝族州紅河彝族州文山苗族州西雙版納州
西北	甘肅蘭州嘉峪關金昌白銀天水武威張掖平涼酒泉慶陽定西隴南臨夏州甘南州陜西西安寶雞咸陽銅川渭南延安榆林漢中安康商洛青海西寧海東海北州黃南州海南州果洛州玉樹州海西州寧夏銀川石嘴山吳忠固原中衛(wèi)新疆烏魯木齊克拉瑪依吐魯番哈密阿克蘇地區(qū)喀什和田昌吉州博爾塔州巴音州克孜州伊犁州塔城阿勒泰自治區(qū)

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基于行為特征深度學習的風電場發(fā)電功率預測方法及系統(tǒng)

860 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-18 20:33:00

本發(fā)明公開了基于行為特征深度學習的風功率預測方法和系統(tǒng)，應用于機器學習、新能源技術領域，包括以下步驟：獲取數據步驟、數據預處理步驟、矩陣構建步驟、數據劃分步驟、梯度提取步驟、3D?CNN網絡訓練步驟、訓練結束判定步驟、風電場發(fā)電功率預測步驟。本發(fā)明相對于分階段提取風電場發(fā)電功率數據的時空特征方案，本方法能對發(fā)電功率的時空特征進行整體提取，保證了特征的整體性，同時有利于算法的反向傳播和反向優(yōu)化；針對實際風電場建立風功率預測模型，并按照中短期預測的要求，實現(xiàn)對風電場輸出功率的預測，預測準確率高，平均相對誤差和均方根誤差低。

聲明：

“基于行為特征深度學習的風電場發(fā)電功率預測方法及系統(tǒng)” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)