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公开(公告)号：CN109919382B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910177215.3
申请日：2019-03-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 山东大学
摘要： 本发明公开了一种考虑日周期性影响的光伏功率爬坡事件非精确概率预测方法及系统，包括：获取光伏电站输出功率数据与光伏电站所在位置的气象数据，作为样本数据；构建信度网络节点变量集与各节点变量的状态集；利用贪婪搜索算法构造样本数据下光伏发电爬坡预测的最优信度网络结构；统计历史数据中不同爬坡状态的先验概率，利用IDM估计各信度网络节点关联的非精确条件概率，构造条件信度集；进行光伏发电爬坡的信度网络概率推理，得到给定气象条件下的光伏功率爬坡概率的非精确预测结果。本发明可有效避免爬坡事件样本不足而导致的概率预测误差，为电网运行调度提供更为全面的决策信息。
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公开(公告)号：CN109919382A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910177215.3
申请日：2019-03-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 山东大学
摘要： 本发明公开了一种考虑日周期性影响的光伏功率爬坡事件非精确概率预测方法及系统，包括：获取光伏电站输出功率数据与光伏电站所在位置的气象数据，作为样本数据；构建信度网络节点变量集与各节点变量的状态集；利用贪婪搜索算法构造样本数据下光伏发电爬坡预测的最优信度网络结构；统计历史数据中不同爬坡状态的先验概率，利用IDM估计各信度网络节点关联的非精确条件概率，构造条件信度集；进行光伏发电爬坡的信度网络概率推理，得到给定气象条件下的光伏功率爬坡概率的非精确预测结果。本发明可有效避免爬坡事件样本不足而导致的概率预测误差，为电网运行调度提供更为全面的决策信息。
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公开(公告)号：CN118134021A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410146521.1
申请日：2024-01-31
申请人： 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了一种大风极端天气下的风电功率预测方法及系统，包括：将最大信息系数与特征协同度结合，作为气象特征选择的指标，获得大风极端天气下功率预测输入数据；将时间卷积网络和Transformer通过隐式特征融合网络的全连接层进行融合，构建基于TCN‑Transformer的风电功率预测模型；风电功率预测模型采用时间卷积网络对输入的数据处理，获取感受野窗内的局部时序特征信息，学习极端天气下的浅层隐式特征并输出预测结果。
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公开(公告)号：CN116404645B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310664108.X
申请日：2023-06-07
申请人： 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及分布式光伏系统技术领域，具体公开了一种考虑时空相关特性的分布式光伏短期功率预测方法及系统；方法包括：获取关注时间点公共耦合点处的电压，以及各条馈线的电流数据，形成馈线电流矩阵；计算各条馈线电流的互信息值；选取互信息值大于设定值的馈线，将馈线的电流数据相加作为馈线电流矩阵中新的一列数据，同时删除馈线在馈线电流矩阵中原来的电流数据，形成新的馈线电流矩阵；利用独立矢量分析算法对新的馈线电流矩阵进行运算，得到解耦后的分离矩阵；基于公共耦合点处的电压和分离矩阵，得到h次谐波的谐波定量评估结果。本发明可以准确评估分布式光伏接入下，谐波电流相关性较高的多条馈线的谐波责任。
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公开(公告)号：CN116404647A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310677314.4
申请日：2023-06-09
申请人： 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06F18/232 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于光伏预测技术领域，具体涉及一种计及动态汇聚特性的分布式光伏短期功率预测方法及系统，包括：考虑动态时间规整的序列插值，调节分布式光伏的功率序列，得到分布式光伏插值后的功率规范曲线；考虑基波占比的无监督聚类，将所得到的功率规范曲线进行分布式光伏站点的动态集群划分，构建分布式光伏的动态汇聚模型；根据所构建的动态汇聚模型得到分布式光伏的聚类结果，根据所得到的聚类结果，将聚类后的气象输入到预设的长短期记忆网络功率预测模型，预测分布式光伏的功率。
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公开(公告)号：CN116404645A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310664108.X
申请日：2023-06-07
申请人： 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及分布式光伏系统技术领域，具体公开了一种考虑时空相关特性的分布式光伏短期功率预测方法及系统；方法包括：获取关注时间点公共耦合点处的电压，以及各条馈线的电流数据，形成馈线电流矩阵；计算各条馈线电流的互信息值；选取互信息值大于设定值的馈线，将馈线的电流数据相加作为馈线电流矩阵中新的一列数据，同时删除馈线在馈线电流矩阵中原来的电流数据，形成新的馈线电流矩阵；利用独立矢量分析算法对新的馈线电流矩阵进行运算，得到解耦后的分离矩阵；基于公共耦合点处的电压和分离矩阵，得到h次谐波的谐波定量评估结果。本发明可以准确评估分布式光伏接入下，谐波电流相关性较高的多条馈线的谐波责任。
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公开(公告)号：CN107862103B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201710850987.X
申请日：2017-09-20
申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明实施例提供一种基于ADPSS的仿真模型生成方法及系统。所述方法包括：获取待仿真文件，对待仿真文件进行解析，获得对应的解析参数，其中，解析参数包括设备类型、设备参数和设备之间的拓扑结构信息；根据ADPSS电磁暂态数据的格式要求，将设备类型、设备参数和拓扑结构信息转换成满足ADPSS电磁暂态数据格式要求的中间数据；根据中间数据、待仿真文件和预设的计算分析需求生成ADPSS电磁暂态仿真模型。所述系统用于执行所述方法。本发明实施例通过将待仿真文件解析后转换成满足ADPSS电磁暂态数据格式要求的中间数据，并根据中间数据生成ADPSS电磁暂态仿真模型，实现了使待仿真文件自动进行格式转换生成仿真模型，提高了ADPSS电磁暂态仿真模型生成的效率。
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公开(公告)号：CN111815027B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202010518479.3
申请日：2020-06-09
申请人： 山东大学 , 内蒙古电力(集团)有限责任公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N20/20 , G06F18/2431
摘要： 本发明公开了一种光伏场站发电功率预测方法及系统，包括根据光伏场站历史功率数据和对应时间段的气象数据构建训练样本集，并对训练样本集中各个训练样本分配样本权重；采用对训练样本集通过自助抽样法生成的子训练样本集训练随机森林模型，并根据自适应增强算法计算当前样本权重下随机森林模型的误差率和权重系数；在预设迭代次数下，根据误差率和权重系数更新样本权重，依次训练随机森林模型，根据权重系数对其加权得到加权随机森林预测模型；采用加权随机森林预测模型对待预测时间段的气象数据进行预测，得到光伏场站发电功率。充分挖掘多维特征中的信息，解决光伏发电中存在的不确定性问题，提高光伏场站功率预测可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN113128793A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110545719.3
申请日：2021-05-19
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多源数据融合的光伏功率组合预测方法及系统，包括：获取历史发电功率序列数据以及待预测日外部气象数据；将所述数据分别输入到训练好的卷积神经网络子预测模型、长短期记忆网络子预测模型和极端梯度增强树子预测模型进行光伏功率预测；根据待预测日当日的云量指标进行天气类型的归类，进而确定每一个子预测模型的预测权重；基于所述权重将上述子预测模型的预测结果进行融合，得到最终的光伏功率预测结果。本发明将各种不同的架构的数据信息进行了综合，充分分析了历史功率数据、气象数据以及卫星云图数据的特点，然后融合出统一的，比单一数据更好、更丰富的信息。
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公开(公告)号：CN110648014A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910802636.0
申请日：2019-08-28
申请人： 山东大学 , 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： 本公开提供了一种基于时空分位数回归的区域风电预测方法及系统，采集多个风电场预设时间段内的运行和数值天气预报数据，将采集到的数据转换为特征图，建立训练集、验证集和测试集；建立时空分位数回归模型，利用训练集训练集、验证集和测试集对模型进行训练和优化；实时采集各个风电场的运行数据和环境数据，根据优化好的时空分位数回归模型进行未来一定时间段内的区域风力发电预测；本公开通过时空分位数回归模型对区域风电进行短期非参数化的概率预测，解决了在进行具有较大的输入信息时的区域风电风电预测中解释变量的选择问题，极大的提高预测的准确性和可靠性，为具有大数据的区域风力发电概率预测提供了一种具体的解决方案。
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