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公开(公告)号：CN115576033A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211177083.2
申请日：2022-09-26
申请人： 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号： G01W1/10
摘要： 本申请提供了一种面向南方电网气象保障3公里分辨率中尺度数值预报方法，获取待预报目标区域的区域观测数据；分别从风向观测数据和云观测数据中提取出用于进行分析同化处理的风向计算数据和云计算数据；参考历史观测数据，将风向计算数据和云计算数据转换为风向网格数据和云网格数据；对风向网格数据和云网格数据进行分析同化处理，得到风向预测参数和云预测参数；利用云预测参数调整结合三维静力参考大气推导出的气象预报方程中的环境参数，得到调整后的目标预报方程；将风向预测参数代入调整后的目标预报方程，得到待预报目标区域的气象预报结果。这里，可以针对于待预报目标区域的实际情况，准确确定待预报目标区域内气象结果的预报结果。
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公开(公告)号：CN109255501B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811268417.0
申请日：2018-10-29
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 大连理工大学
摘要： 本发明属于水力发电和调度运行领域，涉及一种基于多Agent人工鱼群算法的梯级库群长期优化调度算法，改善梯级库群求解过程中耗时过长等相关局限性。本发明实现了一种全新的多Agent人工鱼群算法MAAFSA来对梯级库群长期优化调度问题进行建模求解。MAAFSA结合了MAS和AFSA各自的优势，通过构建不同功能的Agent模块，利用人工鱼Agent之间的高效协作与自主学习操作，加快了AFSA的收敛速度，并从人机交互角度实现了梯级电站长期优化调度的求解，是一种极具创新性的多Agent进化算法。本发明的有益效果在于极大改善了梯级库群求解过程中耗时过长等相关局限性，为水电调度领域提供了一个全新的求解思路。
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公开(公告)号：CN109255501A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811268417.0
申请日：2018-10-29
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 大连理工大学
摘要： 本发明属于水力发电和调度运行领域，涉及一种基于多Agent人工鱼群算法的梯级库群长期优化调度算法，改善梯级库群求解过程中耗时过长等相关局限性。本发明实现了一种全新的多Agent人工鱼群算法MAAFSA来对梯级库群长期优化调度问题进行建模求解。MAAFSA结合了MAS和AFSA各自的优势，通过构建不同功能的Agent模块，利用人工鱼Agent之间的高效协作与自主学习操作，加快了AFSA的收敛速度，并从人机交互角度实现了梯级电站长期优化调度的求解，是一种极具创新性的多Agent进化算法。本发明的有益效果在于极大改善了梯级库群求解过程中耗时过长等相关局限性，为水电调度领域提供了一个全新的求解思路。
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公开(公告)号：CN117993757A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311735734.X
申请日：2023-12-18
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 国能日新科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , F03D17/00 , G06Q50/06 , G06N3/09
摘要： 本申请涉及智能评估技术领域，提供一种基于气象研究的风机出力损失智能评估方法及系统。所述方法包括：确定目标风机，对所述目标风机进行框选获得风机叶片；得到风机叶片基础信息集，其中风机叶片信息集受气象影响；根据所述气象影响，获取温度和湿度与叶片覆冰程度的影响，获得实时风机叶片信息集；根据所述风机叶片基础信息集结合风力发电量计算公式得到理论发电值；根据不同天气下的所述实时风机叶片信息集和实际发电值进行解析；结合所述理论发电值和所述实际发电值对所述目标风机进行出力损失智能评估。本申请解决了现有技术中风机发电效率不高的技术问题，达到了提高风机发电效率，维护风机设备的安全稳定运行的技术效果。
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公开(公告)号：CN116702586A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310452599.1
申请日：2023-04-25
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 国能日新科技股份有限公司
摘要： 一种基于多空间尺度数值的天气预报方法及系统，属于气象领域，其中包括：通过对空间尺度按照距离进行区域划分，确定N个空间尺度集合，通过经纬采集单元对N个空间尺度集合进行等级标识；对N个空间尺度集合分别进行数据采集，获得N个数据采集结果；根据等级标识对N个数据采集结果进行聚类分析，获取M个聚类分析结果；对M个聚类分析结果进行覆盖遍历，获取覆盖遍历结果；将覆盖遍历结果输入天气数值模型中，获得天气数值；基于天气数值对N个空间尺度集合进行天气预报。本申请解决了现有技术中天气预报准确性低、不全面的技术问题，达到了提高天气预报准确度和全面性的技术效果。
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公开(公告)号：CN116681156A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310539460.0
申请日：2023-05-12
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06F18/214
摘要： 本申请提供了一种基于邻近风电场数据的新建风电场风功率的确定方法。该方法包括：首先，获取多个邻近风电场的历史数据，得到多组第一训练数据集；之后，根据多组第一训练数据集，分别训练预先构建的神经网络模型，得到多个风功率预测模型，并根据多个风功率预测模型，计算得到平均模型；之后，获取新建风电场的历史数据，得到第二训练数据集，并根据第二训练数据集对平均模型进行训练，得到目标风功率预测模型；最后，获取新建风电场的当前数据，采用目标风功率预测模型确定当前数据对应的风功率。该方法使新建风电场在数据量较少的情况下，能够精准预测风功率，解决了现有技术中在数据量有限的新并网的新能源场站功率预测任务精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN116599043A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310539628.8
申请日：2023-05-12
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214
摘要： 本申请提供了一种考虑影响因素关联度的风电机组的预测风电功率确定方法，该方法包括：获取多个关联度，影响因素为以下之一：降水量、气温、风速；根据所有的关联度确定各影响因素中目标影响因素；将目标影响因素输入至风电功率预测模型，以利用风电功率预测模型对目标影响因素进行处理；获取风电功率预测模型的输出，并根据风电功率预测模型的输出确定最终预测风电功率；根据最终预测风电功率，控制风电机组运转。通过将降水量、气温、风速加入对预测风电功率的预测的考量，从而加入了对极端天气的考量，进而提高了预测风电功率的准确度，从而解决了现有方案不考虑极端天气影响而导致预测风电功率的准确度较低的问题。
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公开(公告)号：CN116454874A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310396035.0
申请日：2023-04-12
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
发明人： 邓韦斯 , 戴仲覆 , 王皓怀 , 周保荣 , 李崇浩 , 卢斯煜 , 刘显茁 , 张旭东 , 王凌梓 , 邓力源 , 沈海波 , 卓毅鑫 , 唐健 , 胡甲秋 , 张俨 , 王宁 , 张杰 , 王邦一 , 赵川 , 闫斌杰 , 谢平平 , 陆秋瑜 , 莫若慧 , 何勇琪
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0464 , G06F18/2411 , G06F18/2451 , G06F18/27 , H02J3/38 , H02J3/46
摘要： 本申请提供了一种风电功率的预测方法、风电功率的预测装置和电子装置，该方法包括：获取多个相似风电功率数据，相似风电功率数据为历史风电功率数据中与待测风电功率数据的关键影响因素数据在同一预定范围内的风电功率数据，待测风电功率数据为待测日期的预定时段内的风电功率数据，历史风电功率数据为待测日期之前的预定时段内的风电功率数据，风电功率数据为风电机组的输出功率，相似风电功率数据中的部分为训练样本数据，另一部分为测试样本数据；将测试样本数据输入至区域卷积神经网络模型，提取测试样本数据的特征；将测试样本数据的特征输入至支持向量回归模型，得到预测风电功率数据。该方法提高了风电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN115204495A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210841186.8
申请日：2022-07-18
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 中国气象局广州热带海洋气象研究所
摘要： 本申请提供了一种电网沿线站点预测气象数据的修正方法及装置，针对目标电网沿线上的每个气象站点，获取该气象站点的第一历史预测气象数据、与该气象站点对应的每个第一格点的预测气象数据、以及每个第一格点对应的网格分辨率；从第一格点中选取一个目标格点，并基于目标格点的网格分辨率，确定目标插值算法；采用目标插值算法，确定该气象站点的候选预测气象数据；基于第一历史预测气象数据，从多个预报偏差确定模型中确定出目标预报偏差确定模型，并根据目标预报偏差确定模型，确定预测偏差；基于预测偏差对气象数据进行修正，确定目标预测气象数据。这样，通过选择合适的插值算法和预报偏差模型，有效的提高电网沿线站点气象预报的准确性。
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公开(公告)号：CN109409569B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201811100653.1
申请日：2018-09-20
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 大连理工大学
摘要： 本发明涉及水电调度运行领域，涉及一种考虑直流输电约束的水库群中长期调度的离散梯度逐步优化算法，是一种新的解决水库调度中维数灾问题的优化算法。本发明在传统梯度及其相应的梯度下降法的基础上，提出离散梯度的计算方法和相应的离散梯度下降法，并将其与POA两阶段子优化问题结合，提出离散梯度逐步优化算法DGPOA。该方法可在不直接求导的情况下，使用离散梯度的信息，确定给定离散步长下的最优搜索方向，并利用线搜索迭代方程进行迭代求解，可以显著减少计算规模，快速获得优化结果。该规则对梯级水库群发电调度具有重要的指导意义。
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