公开(公告)号：CN116316600A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310324246.3

申请日：2023-03-30

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 杨茂 ,  江任贤 ,  于欣楠 ,  王达 ,  张薇

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  H02J3/38

Abstract: 本发明是一种基于季节分型的面向风电功率日前预测自适应滤波方法，其特点是，包括基于KL‑VMD‑NLM的深度自适应滤波、季节分型、模型选择、仿真计算和评价指标的步骤，相比传统的VMD分解技术，本发明有效避免了人工选择超参数所造成的误差，非局部均值去噪算法有效剔除了NWP中的噪声影响，同时使用多个备选模型，使得本发明在风电功率日前预测中的预测精度高、适用性强且效果佳。

公开(公告)号：CN118353006A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410513658.6

申请日：2024-04-26

Applicant: 东北电力大学 ,  国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 ,  中国电力科学研究院有限公司

Inventor： 杨茂 ,  江任贤 ,  赛亚勒·阿布都力江 ,  孙勇 ,  王勃 ,  王钊 ,  王铮 ,  王姝

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06Q10/063 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于本征可预测量提取的风电集群功率日前预测方法，涉及风力发电预测技术领域。该方法包括：构建面向风电集群的风速功率曲线，基于改进的比恩法构建初始风速功率曲线集；利用每个风速区间的综合评价误差对初始风速功率曲线集进行筛选，得到最终风速功率曲线集；提取本征可预测量，并分离出对应的干扰量；基于本征可预测量，获取本征可预测量的预测值；利用大阈值历史相似匹配法获取所述干扰量的预测值；将本征可预测量的预测值和干扰量的预测值相加，得到最终的风电功率预测值。本发明提出的基于本征可预测量提取的风电集群日前预测方法，其物理意义明确、预测稳定性强、预测性能高、预测结果有效、实用性强。

公开(公告)号：CN119419779A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411559265.5

申请日：2024-11-04

Applicant: 东北电力大学 ,  国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 ,  中国电力科学研究院有限公司

Inventor： 杨茂 ,  牛甲俊 ,  江任贤 ,  孙勇 ,  王勃 ,  王钊 ,  王铮 ,  王姝

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/27 ,  G06F18/22 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明属于风力发电预测技术领域，以现有长预见期数值天气预报的可用性差作为切入点，提出了计及显著风过程演变规律及电量约束的长预见期风电集群功率预测方法。考虑自相关分析的显著风过程识别方法预测未来的功率趋势；探求基于变分模态分解和多元线性回归模型的电量预测8‑15天电量预测方法；建立电量‑功率‑趋势关系，使用历史相似趋势过程匹配方法，实现功率重构完成预测。本发明提出的方法是一种考虑电量和功率趋势，适用长预见期的预测方法。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。