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公开(公告)号：CN115128615A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210768104.1
申请日：2022-06-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司
发明人： 靳双龙 , 刘晓琳 , 王勃 , 冯双磊 , 宋宗朋 , 胡菊 , 郭于阳 , 滑申冰 , 马振强 , 张艾虎 , 甄妍 , 王铮 , 车建峰 , 王钊 , 张菲 , 赵艳青 , 姜文玲 , 韩振永 , 兰玥
IPC分类号： G01S13/95
摘要： 本发明涉及气象数据处理技术领域，具体提供了一种电力气象雷达观测数据的质量控制方法及装置，包括：获取电力气象雷达观测数据中各反射率距离库的特征参数；基于所述电力气象雷达观测数据中各反射率距离库的特征参数识别并剔除电力气象雷达观测数据中坏数据；其中，所述坏数据包括下述中的至少一种：孤立点数据、地物杂波数据、噪声数据。本发明提供的技术方案能够实现对孤立点、地物杂波和噪音的处理，在未来电力气象灾害预报预警中的价值和作用。
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公开(公告)号：CN111008725B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201911008751.7
申请日：2019-10-23
申请人： 中国农业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 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短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法。包括：一、构建数值天气预报模式输出的气象因素日前数据集；二、分析实测风电功率与日前数据集中不同气象因素之间的相关性，筛选最优气象因素特征子集；三、划分最优气象因素特征子集中特征气象因素的波动类型，分析不同气象因素波动与风电功率波动的映射关系；四、提取特征气象因素波动时间颗粒度与特征参数，建立特征气象因素波动特征矩阵；五、将特征气象因素波动特征矩阵作为模型输入，预测日前风电场短期风电功率。本发明克服了不同气象因素波动复杂性与风电功率匹配难的问题，可以有效的降低预测模型输入的数据维度与数据量，同时避免了预测时出现的过拟合等问题。
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公开(公告)号：CN113570132A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110838338.4
申请日：2021-07-23
申请人： 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种时空气象特征提取与深度学习的风电功率预测方法，首先基于广域时空气象数据和功率数据，研究新能源场站出力和天气过程的互相关特性，建立不同指标为依据的多层级子区域划分，然后基于多维度气象数据，构建高维度候选特征库，构建基于数据挖掘的复合气象特征，最后基于海量样本和优选的核心特征，构建基于高维深度特征映射和高维深度数据挖掘、面向多层级的深度学习模型库，选取最优模型进行集群功率预测。通过该方法预测，实现了对风电功率在时空复合数据下的预测，在时域数据和空间数据之间建立了有效的匹配关系，具有推广价值。
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公开(公告)号：CN113011625A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201911314564.1
申请日：2019-12-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于风过程识别的风电功率预测集成优化方法及装置，包括：将预测时刻的数值天气预报数据代入各预先训练的风电功率预测模型中，获取各预先训练的风电功率预测模型输出的预测时刻功率数据；利用各预先训练的风电功率预测模型在预测时刻对应的线性回归系数和各预先训练的风电功率预测模型输出的预测时刻功率数据确定最优的预测时刻功率数据；其中，所述各预先训练的风电功率预测模型在预测时刻对应的线性回归系数基于所述各预先训练的风电功率预测模型的训练数据获取。本发明提供的技术方案，可以快速有效的匹配识别预测时刻的风过程的相似的向量同时对风电功率进行集成优化，进而提高风电功率预测的精准度，预测方法简单快捷。
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公开(公告)号：CN111948736A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910398824.1
申请日：2019-05-14
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种基于大数据平台的高维天气预报数据降维方法，构建大数据平台，获取多源气象数据；通过所述大数据平台进行所述多源气象数据的融合，形成数值天气预报数据；对所述数值天气预报数据进行数据预处理；进行所述数值天气预报数据的维度筛选；对所述高维天气预报数据进行降维。本发明可以提高天气预报数据的有效利用率，实现电力行业数值天气预报的建立与应用。
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公开(公告)号：CN111222738A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910991503.2
申请日：2019-10-18
申请人： 华中科技大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开一种风电集群功率预测及参数优化的方法，将历史NWP数据和历史功率数据划分两个独立数据集，分为三个阶段来对参数进行优化；对原始风速矢量进行主成分分析，并将主成分分析的结果作为风电集群功率预测模型的输入，将两个独立的数据集分别划为待预测数据集和历史数据集；计算预测点的输入数据矩阵与历史数据集之间的欧式特征距离，并将其与阈值δ进行比较，获得具有最高匹配度的数据集与预测数据集，判断优化是否结束，否则以变尺度网络搜索法设置参数值以继续优化得到具有最小总体预测误差的四个参数；将获得的四个参数初始优化值，控制三个参数值不变，改变剩余一个参数值，直到获得最优四个参数组合。该方法预测精度高，具有推广价值。
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公开(公告)号：CN111178583A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911204066.1
申请日：2019-11-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种光伏电站的输出功率预测方法和系统，包括：根据光伏电站所在地的太阳高度角确定光伏电站所在地的太阳角；根据光伏电站中光伏板的直射辐照强度确定光伏电站中光伏板的温度系数；根据光伏电站所在地的太阳角和光伏电站中光伏板的温度系数确定光伏电站的预测输出功率。本发明提供的技术方案，考虑了光伏板跟随太阳转动以及光伏板的温度对光伏电站的输出功率预测的影响，提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN111008725A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911008751.7
申请日：2019-10-23
申请人： 中国农业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 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短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法。包括：一、构建数值天气预报模式输出的气象因素日前数据集；二、分析实测风电功率与日前数据集中不同气象因素之间的相关性，筛选最优气象因素特征子集；三、划分最优气象因素特征子集中特征气象因素的波动类型，分析不同气象因素波动与风电功率波动的映射关系；四、提取特征气象因素波动时间颗粒度与特征参数，建立特征气象因素波动特征矩阵；五、将特征气象因素波动特征矩阵作为模型输入，预测日前风电场短期风电功率。本发明克服了不同气象因素波动复杂性与风电功率匹配难的问题，可以有效的降低预测模型输入的数据维度与数据量，同时避免了预测时出现的过拟合等问题。
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公开(公告)号：CN110490362A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910610844.0
申请日：2019-07-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种风电功率预测偏差确定方法和系统，包括：根据历史风电功率预测偏差样本中风电功率预测值确定历史风电功率预测偏差样本所属同时率区间；根据各同时率区间中历史风电功率预测偏差样本中风电功率预测偏差确定各同时率区间对应的风电功率预测误差概率分布函数；本发明提供的技术方案利用历史风电功率预测偏差样本中预测偏差分布确定未来各同时率区间对应的不同置信度下风电功率预测偏差情况，考虑了不同的同时率下风电功率预测偏差概率分布特性的差异对预测风电功率预测偏差的影响，有效地提高了风电功率预测偏差的预测精准性。
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公开(公告)号：CN110490358A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910592932.2
申请日：2019-07-03
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网宁夏电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于预测精度的风电功率预测方法和系统，包括：根据当前时段各风速预报系统的预测精度确定下一预测时段各时刻的预报风速；根据下一预测时段各时刻的预报风速确定下一预测时段各时刻的预测风电功率；本发明提供的技术方案评价了风速和风电功率的预测精度，考虑了风速和风电功率的预测精度对风电功率预测的影响，提升了风电功率预测的准确性。
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