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公开(公告)号：CN106339568A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201510397569.0
申请日：2015-07-08
摘要： 本发明提供一种基于混合背景场的数值天气预报方法，该方法根据已有天气相关数据及预测资料中的数据生成数值天气预报的混合资料背景场；设置建立WRF模式所需的初始参数，完成WRF模式的初步建立；得到WRF模式在特性水平网格上的有效气象数据；在WRF模式中，根据有效气象数据计算得到数值天气预报的结论参数；提取并处理结论参数，得到数值天气预报的结论数据图表。本发明提出的利用再分析资料和预测背景场组成的混合资料，作为驱动中尺度数值天气预报的背景场资料进行数值天气预报，由于再分析资料本身同化了大量的观测资料，精度高，可明显提高数值天气预报的精度，同时节约了大量的计算资源。
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公开(公告)号：CN106339568B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201510397569.0
申请日：2015-07-08
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网河北省电力公司 , 国网浙江省电力公司舟山供电公司
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 本发明提供一种基于混合背景场的数值天气预报方法，该方法根据已有天气相关数据及预测资料中的数据生成数值天气预报的混合资料背景场；设置建立WRF模式所需的初始参数，完成WRF模式的初步建立；得到WRF模式在特性水平网格上的有效气象数据；在WRF模式中，根据有效气象数据计算得到数值天气预报的结论参数；提取并处理结论参数，得到数值天气预报的结论数据图表。本发明提出的利用再分析资料和预测背景场组成的混合资料，作为驱动中尺度数值天气预报的背景场资料进行数值天气预报，由于再分析资料本身同化了大量的观测资料，精度高，可明显提高数值天气预报的精度，同时节约了大量的计算资源。
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公开(公告)号：CN106338737A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201510401602.2
申请日：2015-07-09
发明人： 靳双龙 , 冯双磊 , 王勃 , 刘纯 , 王伟胜 , 卢静 , 胡菊 , 马振强 , 宋宗朋 , 姜文玲 , 赵艳青 , 王铮 , 杨红英 , 车建峰 , 张菲 , 张慧玲 , 韩红卫 , 邵鹏 , 李婷
IPC分类号： G01S19/01
CPC分类号： G01S19/01
摘要： 本发明涉及一种NPP卫星定位定标校准方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：分别以地心、卫星及扫描点位原点，定义参考坐标系Rg,Rv,Rs；卫星定位；卫星资料分离和质量控制；确定卫星定标直线，计算线性辐射；对线性辐射做非线性修正，本发明提供的技术方案完成了红外通道辐射数据的定标订正，提高了卫星数据的读取精度及质量，为NPP气象卫星数据的高级释用及数值同化等工作做好技术支撑，是实现多源气象观测数据在电力生产中应用的核心关键技术。
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公开(公告)号：CN118739292A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410875755.X
申请日：2024-07-02
申请人： 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种短期风电功率预测方法，包括以下步骤：S1:计算选定风电场的待叠加低频序列分量个数N；S2:基于ICEEMDAN对待修正NWP风速序列进行分解，获得若干待修正NWP风速序列分量；S3:将所述若干待修正NWP风速序列分量中的N个低频序列分量进行叠加，获得待修正NWP风速趋势序列；S4:基于加权双重约束值从历史NWP风速趋势序列中筛选出所述待修正NWP风速趋势序列对应的若干历史相似NWP风速趋势序列；基于所述若干历史相似NWP风速趋势序列对所述待修正NWP风速序列进行修正，获得已修正NWP风速序列；S5:基于所述已修正NWP风速序列获得选定风电场的短期预测风电功率。本发明不仅可以提高NWP风速的预测准确度且可以提高风电功率的预测准确度。
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公开(公告)号：CN118569424A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410594463.9
申请日：2024-05-14
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及电力系统运行与控制技术领域，具体提供了一种短期风电功率集成预测方法及装置，包括：基于风电场站的数值天气预报数据与预先获取的聚类簇的聚类中心的距离获取误差数据；将风电场站的数值天气预报数据作为预先构建的功率集成预测模型的输入，得到预先构建的功率集成预测模型输出的风电场站初始功率预测数据；将所述误差数据与风电场站初始功率预测数据之和作为风电场站的最终功率预测数据。本发明提供的技术方案，可有效提升风电预测精度，具有工程适用性。
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公开(公告)号：CN107392304A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710658482.3
申请日：2017-08-04
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网新疆电力公司
摘要： 本发明涉及一种风电机组异常数据识别方法及装置，包括：以风电机组风速数据为测试样本，输入预先构建的BP神经网络模型；根据所述BP神经网络模型输出的目标参数，判断风电机组异常数据；所述BP神经网络模型根据电机组的风速数据进行构建。本发明提供的技术方案，能够准确的识别获取风电机组的异常数据，有效解决了风电机组故障以及异常数据识别困难的问题，使得异常数据的检测具有较高的准确性；从而为计算风电机组和风电场理论功率提供支撑。
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公开(公告)号：CN108074015B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201711416137.5
申请日：2017-12-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网冀北电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种风电功率超短期预测方法及系统，包括：在风电功率主成分波动序列中检测局部极值点，生成连续极值变化范围在装机容量预设阈值约束下的极值点序列；在极值点序列中选取采样数据的相邻极值点，定义历史复合波动序列；计算历史复合波动序列与下一时刻的预测复合波动序列之间的欧式距离；根据欧式距离对历史复合波动序列进行降序排列，并根据波动特征，确定类波动序列；对类波动序列进行类波动趋势融合，获得超短期预测结果。利用风电主成分波动的稳态趋势统计特征，结合未来波动态势判断，实现了高精度的风电功率超短期预测。
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公开(公告)号：CN108074015A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201711416137.5
申请日：2017-12-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网冀北电力有限公司
摘要： 本发明提供一种风电功率超短期预测方法及系统，包括：在风电功率主成分波动序列中检测局部极值点，生成连续极值变化范围在装机容量预设阈值约束下的极值点序列；在极值点序列中选取采样数据的相邻极值点，定义历史复合波动序列；计算历史复合波动序列与下一时刻的预测复合波动序列之间的欧式距离；根据欧式距离对历史复合波动序列进行降序排列，并根据波动特征，确定类波动序列；对类波动序列进行类波动趋势融合，获得超短期预测结果。利用风电主成分波动的稳态趋势统计特征，结合未来波动态势判断，实现了高精度的风电功率超短期预测。
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公开(公告)号：CN107798059B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201710806962.X
申请日：2017-09-08
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 广州泰迪智能科技有限公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司
摘要： 本发明提供一种NCO气象数据结构化存储方法和装置，先将本地文件系统中的NCO气象数据上传至分布式文件系统HDFS，然后对HDFS中的NCO气象数据进行解析，并将解析得到的结构化气象数据保存至HDFS，最后根据结构化气象数据的应用场景将HDFS中的结构化气象数据存储至相应的关系型数据库，实现NCO气象数据的解析和结构化存储。本发明提供的技术方案基于Hadoop的可靠、高效和可伸缩性，并通过Sqoop、MapReduce和Hive等技术一气呵成地实现NCO气象数据的迁移、解析和结构化存储，实现过程简单明了，避免了代码复杂和编程繁琐等问题。
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公开(公告)号：CN107587982B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201710581547.9
申请日：2017-07-17
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网山东省电力公司
摘要： 本发明涉及一种风电机组运行状态划分方法及装置，其包括：根据预先采集的风电机组数据中转速与风速的关系确定风电机组运行区间，构建分析数据集；根据分析数据集，确定风电机组运行状态的划分阈值；根据阈值确定风电机组运行状态；通过上述方案可实现风电机组运行状态划分。
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