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公开(公告)号：CN108205713B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201611164872.7
申请日：2016-12-16
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种区域风电功率预测误差分布确定方法和装置，该方法包括根据预先采集的风电场的实际功率和预测功率数据计算风电场功率预测误差的概率密度序列；根据风电场功率预测误差的概率密度序列拟合各风电场功率预测误差概率分布；根据各区域风电场功率预测误差概率分布计算全部风电场功率预测误差概率分布，确定Coupla函数并估计Copula函数的参数；根据Copula函数计算区域概率密度序列，并确定区域风电功率概率预测误差带。该装置包括第一计算单元、拟合单元、第二计算单元和预估单元；本发明提供的技术方案能有效识别不同天气过程下风电功率预测误差，又考虑了天气局地效应，有效提高了预测误差的概率预测精度。
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公开(公告)号：CN111950754A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910402231.8
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： 一种电力系统智能管理系统，包括：发电管理模块，配电自动化安全平台，电能质量模块，调度管理模块，节能管理模块，用电服务模块，电网线路巡检模块，天气预报模块。本发明以更加智能的方式，实现对运行管理决策的智能辅助支撑，提升智能电网系统运行的安全性和稳定性，并提供高效准确的天气预报服务，保障了电网线路的安全运行。
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公开(公告)号：CN109063936A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811190820.6
申请日：2018-10-12
申请人： 南京千智电气科技有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
CPC分类号： G06Q10/04 , G06K9/6223 , G06K9/6256 , G06Q50/06
摘要： 本发明实施例提出一种建立风电功率预测模型的方法及装置和风电功率预测方法及装置，涉及电力系统风电功率预测领域。该方法及装置通过对获取的历史风功率参数以及对应的历史风功率进行归一化处理以获得训练样本以及输出样本，并以预存储的高斯函数作为径向基函数并以线性型激活函数作为输出函数，建立径向基神经网络，然后采用K‑均值聚类算法并基于训练样本对径向基神经网络进行训练以确定径向基函数中心，同时采用最小二乘法递推法并基于训练样本以及输出样本确定径向基函数权值，从而建立风电功率预测模型，能够有效地避免风电功率的不确定性，从而为调度人员提供准确的预测信息。
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公开(公告)号：CN118630728A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410555266.6
申请日：2024-05-07
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
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2135 , G06F18/2321 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种自适应不同气象条件变化的风电日内滚动预测方法及系统，属于电力系统运行与控制技术领域。本发明方法，包括：对所述目标NWP数据与目标功率数据进行聚类，生成聚类数据；基于所述预测模型，预测出风电场站的初步预测功率；将风电场站的实际功率与所述预测功率误差进行叠加，以得到风电场站的日内滚动预测风电功率。本发明结合训练得到的预测模型，可以有效的预测出不同气象条件下风电场站的风电功率。
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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：CN109861201B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201811346578.7
申请日：2018-11-13
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 , 国家电网公司西北分部 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种新能源出力状态计算方法和系统，包括：采集新能源出力数据；根据出力数据计算新能源出力状态；根据出力状态和预先挖掘的新能源出力状态转移规律，确定设定时长后新能源出力状态及出力状态的概率。该方法和系统能够在序列角度的新能源出力预测之外，提供统计角度的新能源出力预测结果，提升未来新能源出力情况预知准确度。
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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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