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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：CN112036595B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201911257421.1
申请日：2019-12-10
申请人： 北京信息科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于多位置数值天气预报短期风电功率预测方法和系统。该方法包括：获取多位置数值天气预报的信息数据；对各信息数据进行降维处理，得到降维处理后的信息数据；对降维处理后的风速数据采用卡尔曼滤波法进行修正，得到修正后的风速样本数据；根据修正后的风速样本数据、降维后的温度数据、降维后的风向数据和降维后的气压数据，确定训练模型；根据修正后的风速样本数据，确定预测日的风速数据；根据多位置数值天气预报，确定预测日的预报温度数据、预报风向数据和预报气压数据；根据预测日的风速数据、预报温度数据、预报风向数据、预报气压数据和训练模型，预测风电功率。本发明能够提高短期风电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN109146975B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201810962529.X
申请日：2018-08-22
申请人： 华北电力大学(保定) , 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
IPC分类号： G06T7/77 , G06T7/73 , G06T7/45 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了一种天空图像云团位移矢量计算方法，通过对样本天空图像进行处理获取多个组合优化计算模型，并根据多个组合优化计算模型对新的天空图像云团位移矢量进行计算。从而可以获得更加准确的云团矢量计算。本发明提供的天空图像云团位移矢量计算方法能够面对云团的不同运动模式，选择相应的不同计算策略，即在组合计算模型中分别设置三种方法的各个权重。通过算例验证，它可以改善传统单一方法在适用范围上的局限性，能够适用于大多数云场景的、具有较高鲁棒性。
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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：CN112036595A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201911257421.1
申请日：2019-12-10
申请人： 北京信息科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于多位置数值天气预报短期风电功率预测方法和系统。该方法包括：获取多位置数值天气预报的信息数据；对各信息数据进行降维处理，得到降维处理后的信息数据；对降维处理后的风速数据采用卡尔曼滤波法进行修正，得到修正后的风速样本数据；根据修正后的风速样本数据、降维后的温度数据、降维后的风向数据和降维后的气压数据，确定训练模型；根据修正后的风速样本数据，确定预测日的风速数据；根据多位置数值天气预报，确定预测日的预报温度数据、预报风向数据和预报气压数据；根据预测日的风速数据、预报温度数据、预报风向数据、预报气压数据和训练模型，预测风电功率。本发明能够提高短期风电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN108563829B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810207732.6
申请日：2018-03-14
申请人： 天津大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种基于贝叶斯鲁棒函数回归的多步风速预报方法，包括进行数据预处理、构造鲁棒函数回归的多步风速预报模型、利用变分贝叶斯优化模型的参数、根据估计的参数和测试集计算预测值的步骤，本发明的多步风速预报方法能够处理多种分辨率数据，对不同的实际预报任务都能够有鲁棒的效果，并且能够降低冗余的函数型变量对最终结果的影响，精度高、误差小，可以进一步提高风速预报的精度。
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公开(公告)号：CN110019167A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201711430404.4
申请日：2017-12-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/21 , G06F16/28 , G06F17/16
摘要： 本发明涉及一种中长期新能源资源资料库构建方法及系统，基于预先构建的多源气象数据同化资料库与再分析资料库进行气候数据模拟，生成气候模拟数据集；对所述气候模拟数据集按预先设定的分类尺度整合生成中长期新能源资源资料库。本发明以发明基于多源数据再分析技术的中长期新能源资源资料库构建方法，用于预测新能源资源中长期分布情况，支撑新能源大规模开发，避免大量弃风弃光的现象发生。
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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：CN109146975A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810962529.X
申请日：2018-08-22
申请人： 华北电力大学(保定) , 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
CPC分类号： G06T7/77 , G06K9/6223 , G06T7/45 , G06T7/73 , G06T2207/30192
摘要： 本发明公开了一种天空图像云团位移矢量计算方法，通过对样本天空图像进行处理获取多个组合优化计算模型，并根据多个组合优化计算模型对新的天空图像云团位移矢量进行计算。从而可以获得更加准确的云团矢量计算。本发明提供的天空图像云团位移矢量计算方法能够面对云团的不同运动模式，选择相应的不同计算策略，即在组合计算模型中分别设置三种方法的各个权重。通过算例验证，它可以改善传统单一方法在适用范围上的局限性，能够适用于大多数云场景的、具有较高鲁棒性。
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