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公开(公告)号：CN114971077A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210746348.X
申请日：2022-06-29
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技术领域，具体提供了一种面向分布式光伏的辐照度预测方法及装置，包括：对区域辐照度数值预报网格点拓扑图中分布式光伏站点进行聚类，并得到各聚类簇对应的聚类方形图；基于所述聚类方形图各顶点在区域辐照度数值预报网格点拓扑图中所属网格的顶点辐照度数值预报值，确定所述聚类方形图各顶点辐照度数值预报值；基于所述聚类方形图各顶点辐照度数值预报值确定各聚类簇中分布式光伏站点的辐照度数值预报值。本发明提供的技术方案计算效率高，普适性好，适用于大规模分布式光伏集群，可提高分布式光伏出力的预测精度，提高光伏场景的精细程度，具有很强的可操作性和推广应用价值。
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公开(公告)号：CN113591332B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111147147.X
申请日：2021-09-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/16 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F113/06 , G06F119/06
摘要： 本发明涉及新能源发电技术领域，具体提供了一种短期风电功率预测方法、装置、存储介质及处理器，包括：获取与预测时段气象特征数据相关的历史时段气象特征数据对应的实测功率数据；基于所述实测功率数据及其对应的预设权重确定预测时段的预测功率数据。本发明提供的技术方案简化了风电功率预测程序，减少了风电功率转化过程中的误差，有助于提升功率预测精度，具有简单实用、计算可靠等特点，易于实现和工程现场部署，具有很强的可操作性和推广应用价值。
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公开(公告)号：CN112036672A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202011227869.1
申请日：2020-11-06
申请人： 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迭代订正的新能源发电超短期功率预测方法及系统，所述方法包括：获取预测时刻及当前时刻前若干时刻的短期预测功率与理论发电功率的绝对误差和相对误差，以及所述短期预测功率与实际发电功率间的绝对误差和相对误差；基于所述短期预测功率与理论发电功率的绝对误差和相对误差、所述短期预测功率与实际发电功率间的绝对误差和相对误差，以及按时序迭代得到的权重系数计算组合加权绝对误差和组合加权相对误差；基于所述组合加权绝对误差或所述组合加权相对误差订正获取的预测时刻的短期预测功率值，得到所述预测时刻的超短期预测功率值。通过组合加权误差的实时在线迭代订正方法预测超短期预测功率值，提高新能源发电超短期功率预测精度。
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公开(公告)号：CN110110339A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201810085197.1
申请日：2018-01-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种日前水文预报误差校正方法及系统，包括计算水文预报过程预报值与预报误差矩阵百分位区间；对所述预报值与预报误差矩阵百分位区间进行K均值聚类；建立K均值聚类后预报值与预报误差矩阵百分位区间的典型类别回归模型；建立典型类别回归模型预报误差估计的预报值校正模型。本发明采用计及误差时间序列模态分解及误差特征分类的日前误差特征辨识方法，对误差动态过程进行分解、辨识、定位，然后在实际应用中进行特征匹配，提高日前水文预报水平。
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公开(公告)号：CN110070199A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201810063489.5
申请日：2018-01-23
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供了一种电网台风灾害预警方法和系统，包括：采集天气数据和地形数据；将天气数据和地形数据输入预先建立的电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预测结果；基于电网台风灾损预测结果进行预警处理；本发明通过将采集的天气数据和地形数据输入电网台风灾害预警模型，得到电网台风灾损预警结果并进行处理，综合考虑了天气和地形，相对于现有技术，预警更加精确。
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公开(公告)号：CN108121990A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711203853.5
申请日：2017-11-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 国网宁夏电力有限公司
发明人： 丁煌 , 陈卫东 , 朱凌志 , 王诚良 , 程序 , 王知嘉 , 李登宣 , 朱想 , 吴骥 , 周海 , 崔方 , 周强 , 赵亮 , 施涛 , 黄宗宏 , 常锋 , 宫建锋 , 李谦 , 靳盘龙 , 冯雪 , 齐彩娟 , 党东升
CPC分类号： G06K9/6269 , G06K9/4652 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06T7/136 , G06T2207/30192
摘要： 本发明提供了一种基于全天空成像设备的太阳辐照度预测方法和装置，先确定基于云团轨迹的太阳辐照度预测值，然后确定基于天气预报模式的太阳辐照度预测值和太阳辐照度实测值，最后实现太阳辐照度的最终预测。本发明提供的基于全天空成像设备的太阳辐照度预测方法中，在确定晴空辐照度时考虑了云对太阳辐照度的影响，在确定云团运动轨迹时考虑了云的快速变化对太阳辐照度的影响，并且在确定基于天气预报模式的太阳辐照度预测值的过程中考虑了诸如天气过程、云变化等物理过程，考虑全面，且提高了太阳辐照度预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN107944604A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711101360.0
申请日：2017-11-10
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司
CPC分类号： G06Q10/04 , G06K9/6223 , G06N3/084 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供了一种用于光伏功率预测的天气类型识别方法和装置，先对光伏气象站的历史数据进行清洗，并根据清洗后的历史数据确定每日气象特征库，然后对每日气象特征库中的气象特征样本进行K-means聚类，并对聚类结果进行优化，得到最终聚类结果和类别标签，最后通过反向传播神经网络模型实现预测日天气类型的识别，识别过程简单，且识别出的天气类型比较稀少，能够保证光伏功率预测结果的准确性；本发明采用了支持向量回归法对光伏气象站的历史数据进行清洗，提高了数据的可靠性，且本发明采用混合的气象特征区分不同的天气类型，着重强调辐照波动性对光伏输出的影响，更适合光伏功率预测。
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