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公开(公告)号:CN117200221A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311203352.2
申请日:2023-09-19
申请人: 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/213
摘要: 计及波动趋势动态感知长预见期风电集群功率预测方法,属于风电功率预测技术领域,本发明以波动趋势动态感知改善特征输入,提升预测精度,并通过分析8‑15天功率预测结果的波动特性,提出不同分辨率配合的预测趋势校正,实现了预测精度提升。其能够反映系统动态特性、跟踪未来功率趋势;本模型计算简单、预测性能高。物理意义清晰,预测结果有效,实用性强。
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公开(公告)号:CN109993335A
公开(公告)日:2019-07-09
申请号:CN201711477025.0
申请日:2017-12-29
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网山东省电力公司
摘要: 本发明提供一种用于风电功率的概率预报方法及系统,包括:从预先建立的风速概率密度函数模型中抽取风速样本输入预先建立的风速风电转换模型,得到风电功率的样本数据;对风电功率的样本数据进行核密度估计,得到风电功率的核密度估计拟合概率密度函数;基于核密度估计拟合概率密度函数,从预设的置信度区间中提取概率预报结果。本发明从预先建立的风速概率密度函数模型中抽取风速样本输入预先建立的风速风电转换模型,充分利用了集合预报提供的天气不确定性信息,能够提供反映风电功率不确定性的连续概率密度分布函数,并利用设置的置信区间,有效提高了概率预报结果的准确性。
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公开(公告)号:CN118508445A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410982121.4
申请日:2024-07-22
申请人: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人: 苏善诚 , 刘明林 , 董春发 , 李昭 , 李辛鹏 , 吕永杰 , 孙彬 , 魏新颖 , 崔向龙 , 王钊 , 张纪伟 , 刘晓 , 凌志翔 , 杜培祥 , 贾东梨 , 王帅 , 任昭颖 , 刘科研
IPC分类号: H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06F17/16
摘要: 本发明的一种基于动态分区的分布式资源配电网调控方法及装置,属于配电网调控技术领域,方法包括以下步骤:采集分布式资源配电网数据,并构建配电网分区综合评价体系;基于层次分析法‑熵权法组合进行指标赋权,并采用“蒙特卡洛‑模糊评价”两级样本生成与筛选方法生成配电网分区方案;基于外部一致性控制协议对分布式电源进行自主出力优化;基于分布式一致性算法确定配电网分区的源网荷储自趋优运行策略;根据源网荷储自趋优运行策略对分布式资源配电网进行分层协调控制。本发明解决了由于分布式电源接入引起的电压越限、功率倒送等问题,极大强化了配电网对分布式资源、清洁能源的消纳能力,加快了新型电力系统的构建进程。
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公开(公告)号:CN117273244A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311558123.2
申请日:2023-11-22
申请人: 中国电力科学研究院有限公司
摘要: 本发明涉及新能源发电功率预测技术领域,具体提供了一种区域风光资源中长期人工智能预报方法及装置,包括:将气象再分析数据中预测时刻的气象图转换为图像数据矩阵;将所述图像数据矩阵作为预先训练的人工智能预报模型的输入,得到所述预先训练的人工智能预报模型输出的预测时刻的图像数据修正矩阵;基于所述预测时刻的图像数据修正矩阵确定气象图中各位置的气象参量预报值。本发明提供的技术方案,可解决当前长时间尺度数值天气预报计算量大、计算时间长和精度仍存在提升空间的问题,从而支撑新能源发电功率预测,具有工程适用性。
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公开(公告)号:CN113887843A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202111480130.6
申请日:2021-12-07
申请人: 中国电力科学研究院有限公司
摘要: 本发明提供了一种风电场输出功率的群体预测方法和系统,包括:将待预测时刻多个风电场站的数值天气预报数据按照预设格式转化为气象图数据;将气象图数据输入预先构建的图卷积预测模型,得到功率图数据作为待预测时刻多个风电场站的输出功率预测值;其中,气象图数据包括各风电场站的气象参数、测量参数以及不同风电场站间的联接权重,图卷积预测模型是采用多个风电场站的历史气象图数据和历史功率图数据训练得到的;本发明仅需建立一个图卷积预测模型即可得到包括多个风电场站功率的多条预测曲线,在大规模风电功率预测场景中,仅需训练、部署、维护一个模型即可实现多个风电场多条预测曲线的预测,可降低模型训练、模型部署、模型维护的成本。
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公开(公告)号:CN112348292B
公开(公告)日:2021-08-06
申请号:CN202110015294.5
申请日:2021-01-07
申请人: 中国电力科学研究院有限公司
摘要: 本发明提供了一种基于深度学习网络的短期风电功率预测方法和系统,包括:获取待预测风电所在区域的数值天气预报数据;将数值天气预报数据输入预先训练的深度学习映射模型,得到风电功率的预测值;其中,深度学习映射模型包括数值天气预报数据与风电功率预测值的对应关系;数值天气预报数据按照位置构成网格,网格中每个格点包括多个天气参数;本发明可提升风电场短期功率预测精度,同时可以降低区域风电功率预测模型的建模时间,降低所需的计算资源和人力资源。
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公开(公告)号:CN109840308A
公开(公告)日:2019-06-04
申请号:CN201711220463.9
申请日:2017-11-29
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网山东省电力公司
摘要: 本发明提供了一种区域风电功率概率预报方法及系统,包括:采集目标时刻风电场的预报功率,从基于预先构建的联合概率分布模型得到的模拟样本集中筛选出符合目标时刻风电场预报功率等级的条件样本集;对所述条件样本集进行拟合得到条件概率分布函数;基于所述条件概率分布函数提取概率预报区间和分位数预报集合。本发明提供的技术方案,根据建立的联合概率分布模型,提取满足风电功率概率预测条件的条件样本集,根据条件样本集构建条件概率分布函数,大大降低了计算难度,提高了工作效率。
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公开(公告)号:CN118970933A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411075095.3
申请日:2024-08-07
申请人: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人: 苏善诚 , 董春发 , 房牧 , 岳晨昱 , 范宪铭 , 侯志刚 , 党传坤 , 魏新颖 , 王钊 , 崔向龙 , 刘晓 , 张纪伟 , 韩一帆 , 贝太周 , 刘科研 , 贾东梨 , 王帅 , 李昭 , 任昭颖
IPC分类号: H02J3/00 , H02J3/38 , H02J3/46 , H02J13/00 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及分布式资源运行调控技术领域,尤其是指一种面向新型配电系统的分布式资源运行调控仿真一体化系统,该分布式资源运行调控仿真一体化系统包括调控服务控件、仿真服务控件、拓扑服务装置拓扑控制服务装置和拓扑调节服务装置。该系统实时接收监测设备运行数据,进行配电网仿真分析,并绘制动态调整的仿真拓扑结构图。通过集成多种仿真场景算法,系统可灵活调整监测设备配置,并基于当前运行状态进行负荷预测和电压分析,自动生成拓扑调节策略,实现配电网的高效运行调控。本发明实现了对配电系统的高效、智能运行调控与仿真分析,提升了配电网的管理水平和运行效率。
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公开(公告)号:CN118739292A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410875755.X
申请日:2024-07-02
申请人: 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号: H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/02
摘要: 本发明公开了一种短期风电功率预测方法,包括以下步骤:S1:计算选定风电场的待叠加低频序列分量个数N;S2:基于ICEEMDAN对待修正NWP风速序列进行分解,获得若干待修正NWP风速序列分量;S3:将所述若干待修正NWP风速序列分量中的N个低频序列分量进行叠加,获得待修正NWP风速趋势序列;S4:基于加权双重约束值从历史NWP风速趋势序列中筛选出所述待修正NWP风速趋势序列对应的若干历史相似NWP风速趋势序列;基于所述若干历史相似NWP风速趋势序列对所述待修正NWP风速序列进行修正,获得已修正NWP风速序列;S5:基于所述已修正NWP风速序列获得选定风电场的短期预测风电功率。本发明不仅可以提高NWP风速的预测准确度且可以提高风电功率的预测准确度。
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公开(公告)号:CN116384598A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310659367.3
申请日:2023-06-06
申请人: 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/048 , H02J3/00
摘要: 本发明涉及风电功率预测技术领域,具体提供了一种基于时序事件编码的风电过程预测方法及装置,包括:将预测时段的数值天气预报数据和与预测时段相邻的历史时段的风电特征数据作为预先训练的机器学习模型输入,得到预先训练的机器学习模型输出的风电过程事件编码向量;对所述风电过程事件编码向量进行解码,得到预测时段的风电过程事件;其中,所述风电过程事件包括下述中的至少一种:低出力过程事件、高出力过程事件、上爬坡过程事件、下爬坡过程事件。本发明提供的技术方案对事件发生时段及状态进行了准确预测,为电力调度的重要决策依据。
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