公开(公告)号：CN116484289A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310371066.0

申请日：2023-04-07

申请人： 国网江苏省电力有限公司 ,  中国电力科学研究院有限公司南京分院

发明人： 程锦闽 ,  汪惟源 ,  胡伟 ,  刘柏良 ,  俞天 ,  刘海璇 ,  刘瑜俊 ,  孙檬檬

IPC分类号： G06F18/2411 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20

摘要： 一种碳排放异常数据检测方法、终端及存储介质，对碳排系统的数据处理后训练一个基于场景的支持向量机，用于对碳排系统监测的实时数据进行分析，检测是否存在异常数据。本发明构造了用于碳排放异常数据检测的SVM分类器模型，采集碳排放历史数据，通过步骤S2对数据标注正常或异常的标签，训练构建的SVM模型，最后用训练好的SVM对实时产生的碳排数据进行异常分类检测，有利于对海量碳排放数据进行有效控制，检测出异常数据。

公开(公告)号：CN108053048A

公开(公告)日：2018-05-18

申请号：CN201711075481.2

申请日：2017-11-06

申请人： 中国电力科学研究院有限公司 ,  国家电网公司 ,  国网江苏省电力公司电力科学研究院

发明人： 赫卫国 ,  曹潇 ,  郭亚娟 ,  许晓慧 ,  陈锦铭 ,  姚虹春 ,  汪春 ,  华光辉 ,  江星星 ,  刘海璇 ,  陈然 ,  张祥文 ,  邱腾飞 ,  夏俊荣 ,  叶荣波 ,  梁硕 ,  胡汝伟 ,  孔爱良 ,  孙檬檬 ,  栗峰 ,  周昶 ,  梁志峰

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62

CPC分类号： G06Q10/04 ,  G06K9/6269 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及一种单步渐进式光伏电站超短期功率预测方法及系统，所述方法包括：利用预先建立的ARIMA时间序列模型获取预测日的气象数据；根据所述预测日的气象数据，利用预先建立的SVR回归模型预测所述预测日的光伏电站的输出功率；其中，所述ARIMA时间序列模型根据历史气象数据获取，所述SVR回归模型根据历史气象数据及其对应的光伏电站的输出功率获取；以初始化后的历史气象数据为自变量，以初始化后的历史气象数据对应的光伏电站输出功率为因变量训练用于预测光伏电站输出功率的SVR回归模型。本发明的技术方案利用与光伏电站输出功率相关度较大的气象数据通过SVR回归模型预测输出功率，获得高精确度的预测结果。