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公开(公告)号：CN108268963A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611261697.3
申请日：2016-12-30
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司
Inventor： 孙荣富 , 朱想 , 周海 , 王东升 , 崔方 , 程序 , 于炳霞 , 王知嘉 , 周强 , 丁煌 , 陈卫东 , 王若阳 , 牧晶 , 王靖然 , 李登宣 , 彭佩佩 , 居蓉蓉 , 丛从
Abstract: 本发明提供了一种自修正检验的光伏功率短期预测方法，该方法包括：近地面短波辐射的预测、数据整编、辐射-功率关系率定、模型再训练检验的判定和短期功率预测的输出。本发明提供的方法解决了光伏电站数据质量较差情况下的光伏短期功率预测的问题，如缺少实测气象监测数据，光伏电站气象条件突变，光伏组件附尘等情况。本发明提供的技术方案只需将高精度的数值天气预报WRF模式生产的近地面短波辐射和光伏电站的实测功率数据做为预测模型的输入，再通过一系列的矫正和预测评估，逐次优化，提高了光伏短期预测模型的精度。实验结果表明，该算法具有很好的普适性，能够很好的用于不同区域光伏电站的光伏短期功率的预测。
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公开(公告)号：CN107968411A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711101231.1
申请日：2017-11-10
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司
IPC: H02J3/12
CPC classification number: H02J3/12
Abstract: 本发明提供了一种微电网中关键负载的电压控制方法和装置，先计算有功功率控制量，和无功功率控制量，然后根据有功功率控制量和无功功率控制量确定电力弹簧中可控器件的PWM调制信号，最后通过PWM调制信号实现关键负载电压的控制。本发明能够减少关键负载的电压波动，减少停电风险，减少储能出力，降低了控制成本且减少了环境污染；本发明给出了微电网中关键负载和非关键负载各自可承受的电压范围，使得非关键负载和关键负载的界限更明确。本发明通过牺牲非关键负载电压，有效平抑光伏发电、风电等可再生能源发电的随机波动性对关键负载两端电压的影响，使关键负载和非关键负载在可再生能源出力不确定的情况下，不用停电仍能安全运行。
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公开(公告)号：CN103268572B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310161935.3
申请日：2013-05-06
Applicant: 国家电网公司 , 甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 中国电力科学研究院
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种千万千瓦级大型风电基地测风网络的微观选址方法，主要包括：a、绘制多年平均风速的分布图；b、通过多个测站多年的年平均风速资料经验正交函数分解，分析大型风电基地所在区域风速的时空分布特征；c、基于上述分析所得大型风电基地所在区域风速的时空分布特征，划分风速变化一致的典型区域；d、应用CFD模型软件计算微尺度风流参数，确定合适的选址位置。本发明所述千万千瓦级大型风电基地测风网络的微观选址方法，可以克服现有技术中缺乏气候资源诊断分析等缺陷实现宏观分析和微观选址相结合的优点。
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公开(公告)号：CN102938562B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201210250429.7
申请日：2012-07-19
IPC: H02J3/00
CPC classification number: Y02A30/12
Abstract: 本发明属于风力发电功率预测技术领域，涉及一种面向区域内风电总功率的预测方法。该方法包括：A）在区域内选择代表风电场，并进一步获取各代表风电场的输出功率预测值；B）通过径向基函数神经网络建立映射模型，并根据各代表风电场的输出功率预测值计算出区域内风电总功率预测值；C）输出区域内风电总功率预测值。该预测方法具有使用操作方便、输入输出简单、预测准确度高、误差小，可扩展性好、运用灵活等优点，当代表风电场的预测功率已知，可直接通过映射模型计算出区域内风电总功率预测值；当代表风电场的预测功率未知，可将映射模型接入代表风电场，通过代表风电场的NWP数据来驱动模型，进一步计算出区域内风电总功率预测值。
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公开(公告)号：CN104376388A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410745990.1
申请日：2014-12-08
Abstract: 本发明提供一种基于风速因子控制模型的风电超短期功率预测方法，包括以下步骤：利用ARIMA模型进行超短期功率预测；利用BP神经网络模型进行超短期功率预测；通过风速因子控制模型完成风电超短期功率预测。本发明提供的基于风速因子控制模型的风电超短期功率预测方法，能够在评价ARIMA模型和BP神经网络模型的基础上，针对运行环境对上述两个模型进行切换，从而提高风电超短期功率预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104217259A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410475672.8
申请日：2014-09-17
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明涉及一种区域地表辐照度分布预测方法，用于确定未来1小时内分钟级地表辐照度区域分布预测；所述方法包括以下步骤：局地云底高度的确定；地基云图图像处理；区域地表辐照度分布预测。本发明提出了利用地面常规气象观测数据计算云底高度，结合地基云图数据，实现局地范围内地表辐射及光伏功率预测，摆脱了传统方法对云底高度观测的依赖性，提高了在无云高仪条件下云团位置和大小的计算准确性，以及光伏电站光伏电站水平面总辐照度预测准确度。
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公开(公告)号：CN104182938A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410406529.3
申请日：2014-08-18
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种全天空云图的太阳光斑修复方法，包括以下步骤：对全天空云图的太阳光斑进行定位；通过计算太阳光斑阈值因子，将太阳光斑去除；利用双线性插值法对太阳光斑对应的区域进行修复。本发明提供的全天空云图的太阳光斑修复方法，该方法具有很好的普适性，能够很好的对全天空云图的太阳光斑进行修复。
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公开(公告)号：CN103971169A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410147280.9
申请日：2014-04-14
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明提供一种基于云量模拟的光伏超短期发电功率的预测方法，包括以下步骤：利用天气型的晴空预测方法预测光伏电站未来4h的光伏超短期发电功率；模拟光伏电站未来4h的云量信息，并对由于云遮挡造成的水平面辐照度衰减进行预测数据校正，完成对光伏电站超短期功率的预测。本发明提供的预测方法相对晴空工况光伏功率超短期预测模型在对云量遮挡信息捕捉方面有很大的优势，相较于基于地基云图的光伏功率超短期预测模型预测的有效时间长度有很大的提高。
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公开(公告)号：CN103268572A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310161935.3
申请日：2013-05-06
Applicant: 国家电网公司 , 甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 中国电力科学研究院
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种千万千瓦级大型风电基地测风网络的微观选址方法，主要包括：a、绘制多年平均风速的分布图；b、通过多个测站多年的年平均风速资料经验正交函数分解，分析大型风电基地所在区域风速的时空分布特征；c、基于上述分析所得大型风电基地所在区域风速的时空分布特征，划分风速变化一致的典型区域；d、应用CFD模型软件计算微尺度风流参数，确定合适的选址位置。本发明所述千万千瓦级大型风电基地测风网络的微观选址方法，可以克服现有技术中缺乏气候资源诊断分析等缺陷实现宏观分析和微观选址相结合的优点。
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公开(公告)号：CN103258118A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310136316.9
申请日：2013-04-19
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种预测光伏电池组件温度的方法，所述方法通过下述步骤实现：筛选收集的光伏电站的数据，建立数据库；建立光伏电池组件温度模型并设定模型系数；预测光伏电池组件温度；校正预测的温度；获得未来组件温度。本发明实现对组件温度的准确预测，有助于提高光伏发电功率预测的精确度。
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