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公开(公告)号：CN118281836A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211735458.2
申请日：2022-12-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 一种分布式光伏集群短期功率预测方法、系统及介质，包括获取预测时刻的天气预报格点数据和待测的分布式光伏集群中各分布式光伏电站点的经纬度信息；基于预测时刻的天气预报格点数据和待测的分布式光伏集群中各分布式光伏电站点的经纬度信息确定分布式光伏集群的资源预报值；将分布式光伏集群的资源预报值带入预先训练好的映射关系模型中，得到分布式光伏集群短期功率预测值；其中，预先训练好的映射关系模型是基于历史的等效资源预报信息和对应的分布式光伏集群出力值对RBF神经网络训练得到。本发明通过将天气预报格点数据转化为分布式光伏集群的资源预报值，实现分布式光伏集群短期功率预测值，提高了分布式光伏集群短期功率预测的计算效率。
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公开(公告)号：CN113890032B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111162516.2
申请日：2021-09-30
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于台区电能质量治理的电力电子变压器控制方法及系统，方法包括：本地负载电流iLabc经补偿电流生成环节输出参考电流的补偿电流分量；并网功率跟踪电流的基波正序有功分量idref经过反派克变换得到的输出与补偿电流分量相加，得到电力电子变压器的输出电流在两相静止坐标系下的参考电流iαβref；将参考电流iαβref输入电流控制器中，电力电子变压器输出电流i2abc作为控制反馈量经过派克变换后，在电流控制器的跟踪作用下输出控制信号iαβout，随后在PWM产生环节的进一步作用下输出电力电子变压器内IGBT的驱动信号，构成控制闭环。本发明电力电子变压器控制方法，能够有效降低台区控制复杂度和电能质量治理成本，保障台区电能质量和安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117710721A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311427570.4
申请日：2023-10-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/56
摘要： 本发明专利申请提供了一种面向分布式光伏功率预测的云分类方法和系统，包括：根据云体的地基云图数据，计算所述云体的云图特征数据和云高；根据所述云体的站点监测数据，得到所述云体的辐照度折损系数；基于所述云体的云图特征数据、云高和辐照度折损系数，利用云分类器，得到所述云体的分类类型；本发明专利申请针对采集的地基云图数据计算云图特征和云高，结合辐照度折损系数，利用云分类器，进行云类型辨识；利用云分类器，能够实现云分类的自动化处理，准确预测云的类型，进而能够提高分布式光伏功率预测的准确度和可靠性，优化光伏发电系统的运行和电网调度。
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公开(公告)号：CN114256843B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210189422.2
申请日：2022-03-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及新能源发电技术领域，具体提供了一种分布式光伏辐射数据修正方法及装置，包括：获取分布式光伏站点预设范围内太阳辐射站监测的辐射数据和所述太阳辐射站位置处对应的卫星观测辐射数据；基于预先确定的融合指数、太阳辐射站监测的辐射数据和所述太阳辐射站位置处对应的卫星观测辐射数据确定所述分布式光伏站点的辐射修正数据。本发明能够为光伏发电、资源评估提供完整的地表入射总辐射时序数据，解决因监测数据质量导致的难以利用问题。
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公开(公告)号：CN111832800A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010465388.8
申请日：2020-05-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司
摘要： 本发明提供一种光伏电站功率预测方法和装置，获取光伏电站的预报气象数据和预报空气质量数据；将预报气象数据和预报空气质量数据输入功率预测模型进行预测，得到光伏电站的预测功率；功率预测模型基于光伏电站的历史气象数据、历史空气质量数据和历史实测功率数据采用神经网络进行训练得到，结合中尺度区域模式和空气质量模式，并基于功率预测模块，大大提高了光伏电站功率预测精度；本发明基于中尺度区域模式获取历史气象数据和预报气象数据，并基于区域空气质量模式获取历史PM2.5浓度和预报PM2.5浓度，即考虑了总云量与PM2.5对光伏电站功率的影响，提高了多云、雾霾等气象条件下的光伏短期功率预测能力和预测效果，且为电网调度运行提供参考基础。
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公开(公告)号：CN110110888A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910235328.4
申请日：2019-03-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网四川省电力公司
摘要： 本发明涉及一种天气类型在线辨识方法和装置，所述方法包括：根据测量日光伏电站的实测出力获取测量日的天气相关参量；根据测量日的天气相关参量确定测量日的天气类型。本发明提供的技术方案，减小了光伏电站对气象历史数据的依赖，适用范围广，尤其适用于缺乏气象数据监测或数据条件不完备的光伏电站，具有很强的可操作性和推广应用价值。
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公开(公告)号：CN109146230A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810698542.9
申请日：2018-06-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
CPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种输配电线路台风风涝灾害短临预警方法和装置，先获取多普勒雷达短临风场和降水信息，然后基于风场和降水信息和预先构建的台风风险评估模型，对输配电线路台风风涝灾害进行短临预警，台风风险评估模型通过提取预先设计的台风风涝灾害预报网格的特征参数确定，能够能直观且充分地揭示输配电线路受灾以及电力设备损坏事故的规律，对输配电线路台风风涝灾害进行短临预警，减小了输配电线路的台风风涝损失；本发明有助于提高预报区域台风灾害发生前事故预判的准确性，提高输配电线路台风风涝灾害的预警水平，丰富电网台风灾害预警参考信息，为电网安全稳定运行提供保障。
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公开(公告)号：CN118629175A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410765331.8
申请日：2024-06-14
申请人： 国家电网有限公司华北分部 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人： 李磊 , 张雷 , 胡思雨 , 周海 , 李登宣 , 张伟韬 , 李悦岑 , 岳汉 , 丁煌 , 李聪 , 姚虹春 , 房珂 , 程序 , 孔繁哲 , 陈卫东 , 吴骥 , 杨凡 , 马文文
IPC分类号： G08B21/18 , G06F18/24 , G06F16/29 , G06F18/2415
摘要： 本发明涉及电网气象防灾减灾技术领域，特别是涉及一种暴雨导致的电网输电杆塔损毁故障预警方法及系统，首先采用灰色关联度法根据降水量数列和因子数列进行处理获得多个暴雨事件发生的降水影响因子，并输入至降水量预报模型中进行预测获得降水量网格预报结果；其次采用双线性插值法，将降水量网格预报结果插值至降水区域内输电杆塔经纬度对应的位置，得到各输电杆塔点位降水量预报值；然后根据各输电杆塔点位降水量预报值计算各输电杆塔损毁概率；最后根据输电杆塔损毁概率判断暴雨是否导致各输电杆塔发生损毁故障，并进行故障预警。通过上述方案能够实现准确预警因暴雨而导致的输电杆塔损毁故障。
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公开(公告)号：CN118411547A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410347019.7
申请日：2024-03-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V20/10 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习云分类算法的云高计算方法和系统，包括：基于待检测的云图像数据，利用预先训练的云分类模型，得到对应的云分类属性；根据云分类属性，得到云分类属性对应的图像数据集；基于所述待检测的云图像数据和所述云分类属性对应的图像数据集，计算所述云图像数据和所述图像数据集中各图数据之间的关联相似度；根据所述关联相似度，确定所述待检测的云图像数据的云高；本发明采用预先训练的云分类模型先对云图像数据进行属性分类，再根据图像数据集中与该云图像数据之间的关联相似度确定该云图像数据的云高，采用该方法不仅能够在不用配置云高仪的情况下计算云高，还能够提高云高计算的准确度，降低云图监测成本。
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公开(公告)号：CN117763258A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202211138980.2
申请日：2022-09-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供了一种基于分段建模的光伏功率预测方法、系统、设备及介质，包括：通过预先构建的参数表，以待预测日各个时刻的预测辐照度为输入，通过查表法获取所述待预测日各个时刻的预测辐照度对应的有功功率数据最优代表值，并按照时间顺序排列生成所述待预测日的有功功率数据最优代表值序列；对所述待预测日的有功功率数据最优代表值序列进行平滑计算，生成所述待预测日的功率曲线；其中，所述参数表是基于目标光伏电站的历史数据划分为分时刻、分辐照度区间的训练样本集，通过计算得到的每个时刻的每个预设辐照度区间的有功功率数据的最优代表值构建的参数表。本发明预测过程不存在复杂的函数计算，具有较高的预报稳定性。
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