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公开(公告)号：CN117175535A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202210567499.9
申请日：2022-05-23
申请人： 国网新疆电力有限公司 , 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： H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出一种风电群体功率预测方法、系统、设备及介质，包括获取覆盖风电群体空间范围的待预测时间的网格化数值天气预报和风电群体内各个风电场所在地理位置的待预测时间的单点数值天气预报；将网格化数值天气预报和单点数值天气预报输入风电群体的气象图结构模型，获得风电群体的气象图结构；将气象图结构输入预先训练好的深度学习模型，输出风电群体待预测时间的预测功率。本发明以多源数值天气预报为基础数据源，考虑区域内风电场的位置分布，构建气象图结构，并借助深度学习对高维数据的特征抽象能力，通过模型训练，最终实现单一模型预测区域多风电场的功率，在保证风电集群功率预测精度的前提下，提升建模效率。
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公开(公告)号：CN115619588A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211129323.1
申请日：2022-09-16
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： G06Q50/06
摘要： 一种决策依赖不确定性表征方法、结果确定方法及系统，包括：获取组成决策对象的所有基本决策对象单元的实际值、期望值以及决策结果；将所有基本决策对象单元的实际值、期望值和决策结果结合决策结果计算式得到决策分量；将所有基本决策对象单元的实际值、期望值和决策分量结合决策依赖不确定性计算式得到决策依赖不确定性结果；将决策依赖不确定性结果结合联合正态分布表达式得到决策依赖不确定性结果表征式。本发明采用决策依赖不确定性结果结合联合正态分布表达式得到决策依赖不确定性结果表征式，有效解决了工程应用中无决策依赖不确定性方法导致的新能源利用率低的问题，确保实际应用的准确性，可用于新能源电力系统的规划建设和调控运行中。
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公开(公告)号：CN115495886A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211045196.7
申请日：2022-08-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
摘要： 本发明提供了一种风光资源模拟数据修正方法、系统、设备及介质，包括：获取待修正的模拟资源参量；将所述待修正的模拟资源参量输入预先构建的修正模型，得到修正后的模拟资源参量；其中，所述修正模型是基于多个设定位置处的实测资源参量和模拟资源参量构建的控制点矩阵、高度矩阵、相互影响矩阵，以及所述控制点矩阵、高度矩阵、相互影响矩阵之间的关系式得到修正模型的参量，由所述修正模型的参量结合模拟资源参量构建的。本发明采用修正模型根据实际观测的资源参量，有效降低模拟资源参量的偏差，解决当前的风光资源历史再分析数据与实际资源情况偏差较大，不能较好的满足应用需求的问题。
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公开(公告)号：CN114924334A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210351415.8
申请日：2022-04-02
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
发明人： 宋宗朋 , 冯双磊 , 王勃 , 靳双龙 , 刘晓琳 , 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
摘要： 本发明提供了一种基于带状数据的预报精度提升方法、系统、设备及介质，包括：基于二维傅里叶变换法，对输电线路区域气象预报所需的地表二维观测同化场进行分解，得到波数气象场；对所述波数气象场中由带状加密数据引起的异常波数进行识别；将所述波数气象场中的异常波数剔除，并进行反傅里叶变换，得到精度提升的观测同化场，进一步提升输电线路区域的气象预报精度；本发明通过对输电线路区域气象预报的观测同化场进行二维傅里叶变换，并基于得到的波数气象场识别异常波动，剔除对应的异常波数，能够有效去除因带状加密特征带来的异常波动和物理不平衡问题。本发明提供的基于带状数据的预报精度提升方法，可提升输电线路区域的气象预报精度。
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公开(公告)号：CN114884050A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110163793.9
申请日：2021-02-05
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： 本发明涉及一种多预测模型融合的风电功率预测方法及装置，包括：基于将各历史时刻各气象台提供的天气预报数据作为预先训练的各单一预测模型的输入，各单一预测模型输出的各历史时刻各单一预测模型输出的风电功率预测结果，获取各历史时刻线性回归预测模型输出的风电功率预测结果；基于各历史时刻各单一预测模型输出的风电功率预测结果和线性回归预测模型输出的风电功率预测结果的均方根误差，从各历史时刻各单一预测模型和各历史时刻线性回归预测模型中选出最优预测模型；将预测时刻的天气预报数据输入至最优预测模型，获取预测时刻风电功率数据；本发明聚焦短期预测时间范围利用大量训练数据通过多种算法来训练多种模型，提高风电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN112865072A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011611102.9
申请日：2020-12-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网新疆电力有限公司
摘要： 本发明提供一种风电功率预测方法和装置，获取预报时间分辨率的预报风速；将预报时间分辨率的预报风速输入预先构建的目标时间分辨率风速超短期预测模型，得到目标时间分辨率的预测风速；将目标时间分辨率的预测风速带入预先构建的风电功率预测模型进行求解，得到目标时间分辨率的预测风速对应的风电功率预测值；预报时间分辨率大于目标时间分辨率；目标时间分辨率风速超短期预测模型基于目标时间分辨率的实测风速和预报时间分辨率的预报风速的分布特征相似关系确定目标时间分辨率的预测风速，将目标时间分辨率的实测风速和预报时间分辨率的预报风速进行耦合，提高了风电功率预测的目标时间分辨率和风电功率预测值的应用范围。
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公开(公告)号：CN112713585A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011352076.2
申请日：2020-11-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种新能源发电功率预测偏差的量化评估方法及系统，包括：获取新能源电站的数据和电网实际消纳限制；基于所述新能源电站的数据和电网实际消纳限制，从预设的多个偏差量化指标中选择对应偏差量化指标，并基于所述偏差量化指标对应的预测电量计算式，计算各偏差量化指标的指标值；基于所述各偏差量化指标的值，对新能源发电功率预测偏差进行评估，采用本发明中的新能源发电功率预测偏差的量化评估方法，可以准确反映预测功率的电力偏差程度，切实有效指导新能源的调控运行。
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公开(公告)号：CN111046611A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911050428.6
申请日：2019-10-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供了一种支撑风电功率预测的风过程发生路径标示方法及系统包括：将数值天气预报网格坐标点设定为风速粒子的初始位置，将所述数值天气预报的风速和风向数据作为所述风速粒子初始时刻的风速和风向数据；基于初始时刻的风速数据、风向数据确定所述风速粒子下一时刻的位置；将所述风速粒子下一时刻的位置设为初始位置，继续计算所述风速粒子下一时刻的位置，直至获取未来一段时间内风过程发生的全路径；其中，每个时刻的时间间隔由数值天气预报的时间分辨率确定。本发明在二维平台内直观的展示出风过程的演化路径，揭示了具体时空下的天气过程，降低了风电功率的预测误差，提高了风电调控运行水平。
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公开(公告)号：CN107392304A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710658482.3
申请日：2017-08-04
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网新疆电力公司
摘要： 本发明涉及一种风电机组异常数据识别方法及装置，包括：以风电机组风速数据为测试样本，输入预先构建的BP神经网络模型；根据所述BP神经网络模型输出的目标参数，判断风电机组异常数据；所述BP神经网络模型根据电机组的风速数据进行构建。本发明提供的技术方案，能够准确的识别获取风电机组的异常数据，有效解决了风电机组故障以及异常数据识别困难的问题，使得异常数据的检测具有较高的准确性；从而为计算风电机组和风电场理论功率提供支撑。
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公开(公告)号：CN116703007A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310955256.7
申请日：2023-08-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种风电集群预测模型的构建方法、功率预测方法及装置，包括：基于区域中各风电场在采样周期内各时刻的实际功率和区域中各网格在采样周期内的数值天气预报，按照设定风速点进行拟合得到该设定风速点对应的各风电场的功率曲线；基于各风电场的功率曲线，利用区域中各网格在采样周期内的数值天气预报确定各风电场在采样周期内各时刻的模拟功率；利用各风电场在采样周期内各时刻的模拟功率构建模型数据集；利用模型数据集构建风电集群预测模型；利用风电集群预测模型，预测得到区域中各风电场在预测时段的预测功率。本申请提供的技术方案，提高了风电集群中各风电场的功率预测的准确性和可靠性，且该预测方法适用性广泛，时效性好。
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