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公开(公告)号：CN109840858A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711229308.3
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青岛供电公司
摘要： 本发明涉及一种基于高斯函数的风电功率波动聚类方法及系统，所述方法包括：根据历史风电有功功率序列的极值确定历史风电有功功率序列的风电功率波动；利用高斯函数获取所述历史风电有功功率序列的风电功率波动的波动参数集合；根据所述波动参数集合对历史风电有功功率序列的风电功率波动进行聚类；本申请通过滤波处理后的历史风电有功功率序列确定相应的风电功率波动，并基于风电功率波动的参数集合实现对风电功率波动的聚类，不仅降低了计算复杂度，提高了风电功率波动聚类的效率，同时有助于提高后期风电领域计算应用的精确度。
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公开(公告)号：CN109840308B
公开(公告)日：2023-12-19
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
IPC分类号： G06F17/18 , G06F18/232
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：CN108074015B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201711416137.5
申请日：2017-12-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网冀北电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种风电功率超短期预测方法及系统，包括：在风电功率主成分波动序列中检测局部极值点，生成连续极值变化范围在装机容量预设阈值约束下的极值点序列；在极值点序列中选取采样数据的相邻极值点，定义历史复合波动序列；计算历史复合波动序列与下一时刻的预测复合波动序列之间的欧式距离；根据欧式距离对历史复合波动序列进行降序排列，并根据波动特征，确定类波动序列；对类波动序列进行类波动趋势融合，获得超短期预测结果。利用风电主成分波动的稳态趋势统计特征，结合未来波动态势判断，实现了高精度的风电功率超短期预测。
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公开(公告)号：CN110019124A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201711162215.3
申请日：2017-11-21
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
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/215
摘要： 本发明提供一种集合天气预报修订方法及系统，包括：采集集合天气预报数据；根据预先构建的预报误差统计数据库，对采集到的集合天气预报数据进行修订，获得修订结果；对每个集合预报成员的修订结果进行平均，获得最优的平均预报结果；其中，预报误差统计数据库是基于历史天气预报数据中各天气类型下的预报误差数据建立的。该方案的提出提升了集合预报的准确度，对于鉴别和改善灾害型天气事件的预测技术领域具有极大的进步意义。
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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：CN109738971A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811494475.5
申请日：2018-12-07
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司
IPC分类号： G01W1/10
摘要： 本发明公开了基于城市冠层人为热的数值天气预报模式的计算方法，根据测量得到的城市街谷的建筑物平均高度和街谷平均宽度计算建筑物密度，根据得到的建筑物密度值确定人为热的极大值，根据人为热的极大值和一比例系数得到人为热量，根据人为热量和一可调函数、测试点垂直于地表的高度、测试点的空气密度及热传导率，计算得到人为热通量，将得到的人为热通量添加到数值天气预报模式中的能力平衡方程热量项中。本发明通过将人为热通量添加到数值天气预报模式中的能力平衡方程热量项中，有效改善了数值天气预报模式对城市气温的模拟能力较差，大多数情况下会低估城市气温的问题，使得数值天气预报模式能够更加准确的模拟城市气温。
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公开(公告)号：CN108074015A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201711416137.5
申请日：2017-12-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网冀北电力有限公司
摘要： 本发明提供一种风电功率超短期预测方法及系统，包括：在风电功率主成分波动序列中检测局部极值点，生成连续极值变化范围在装机容量预设阈值约束下的极值点序列；在极值点序列中选取采样数据的相邻极值点，定义历史复合波动序列；计算历史复合波动序列与下一时刻的预测复合波动序列之间的欧式距离；根据欧式距离对历史复合波动序列进行降序排列，并根据波动特征，确定类波动序列；对类波动序列进行类波动趋势融合，获得超短期预测结果。利用风电主成分波动的稳态趋势统计特征，结合未来波动态势判断，实现了高精度的风电功率超短期预测。
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