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公开(公告)号：CN117748467A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311585605.7
申请日：2023-11-24
申请人： 中国三峡新能源(集团)股份有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
发明人： 代慧涛 , 吴玮 , 胡晓勇 , 刘洋 , 徐菀悦 , 吕东 , 汪渊 , 王红野 , 何俐 , 刘与之 , 杨文婧 , 刘希彬 , 马婧 , 汝会通 , 王广玲 , 柴兆瑞 , 张梓泳 , 兰金江 , 盛旭满 , 刘明哲 , 刘晓燕 , 戴浩男 , 甄钊
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于多源数值天气预报融合的风电功率预测方法及系统，包括：获取风电场的实际风速、实际功率数据以及不同数值天气预报的预报风速数据；基于所述实际风速、实际功率数据以及预报风速数据通过相关分析和误差分析初步筛选待融合的数值天气预报源，基于待融合的数值天气预报源构建多源数值天气预报融合方法库；基于多源数值天气预报融合方法库制定不同场景下数值天气预报融合方法的决策策略，并训练基于深度学习的风电功率预测模型；向所述风电功率预测模型输入待预测时段的融合风速实现风电功率预测。本发明解决了现有单一数值天气预报精度低所导致的风电功率预测精度低的问题。
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公开(公告)号：CN117748465A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311581622.3
申请日：2023-11-24
申请人： 中国三峡新能源(集团)股份有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
发明人： 何俐 , 吕东 , 代慧涛 , 王允 , 汪渊 , 严国斌 , 卢昌盛 , 王红野 , 刘与之 , 杨文婧 , 马婧 , 曾学仁 , 王一刚 , 张新城 , 吕国良 , 金文昊 , 崔倩 , 陈燕龙 , 左建中 , 徐发杰 , 田宇轩 , 戴浩男 , 甄钊
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/2413 , G06F18/23213 , G06N3/04
摘要： 本发明提供一种基于多模型自适应组合的光伏功率超短期预测方法及装置，所述方法包括：确定待预测时段的第一历史实测光伏功率数据；基于第一历史实测光伏功率数据确定第一功率波动模式；基于第一功率波动模式，调用与第一功率波动模式对应的预先训练好的第一预测模型组，第一预测模型组包括多个第一预测模型和第一组合权重；获取第一未来数值天气预报数据；将第一未来数值天气预报数据和第一历史实测光伏功率数据输入至各第一预测模型得到第一光伏功率超短期预测结果；基于各第一光伏功率超短期预测结果，以及各第一组合权重，得到待预测时段的目标光伏功率超短期预测结果。实现有效提升光伏功率超短期预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN117743994A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311581395.4
申请日：2023-11-24
申请人： 中国三峡新能源(集团)股份有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
发明人： 吕东 , 汪渊 , 王红野 , 何俐 , 刘与之 , 杨文婧 , 代慧涛 , 吴玮 , 胡晓勇 , 徐菀悦 , 刘希彬 , 汝会通 , 王允 , 严国斌 , 卢昌盛 , 王通 , 王广玲 , 陈燕龙 , 李涛 , 张美俊 , 黄宸 , 戴浩男 , 甄钊
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F17/18 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明提供一种功率预测模型的输入数据异常辨识评价方法及系统，包括：获取新能源场站气象要素的历史实测数据，对每个气象要素进行分类；求取各气象要素在各类型下任意时刻历史实测数据对应的概率密度函数和累计概率密度函数；设置各气象要素在各类型下任意时刻累计概率密度函数的置信区间，得到各气象要素在各类型下任意时刻正常数据范围的上下界；确定各气象要素各类型下不同时刻对应的正常数据的包络线，进行实时输入数据在线异常辨识；基于异常辨识的结果，设计输入数据异常占比和异常程度的评价指标，完成功率预测模型实时输入数据质量的量化评价。本发明解决了现有光伏功率预测模型的预测结果准确度低、稳定性差的问题。
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公开(公告)号：CN118554536A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410469426.5
申请日：2024-04-18
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明涉及电子技术领域，公开了光伏电站的并网功率协调方法、装置、计算机设备及介质，本发明提供的方法，通过计算各发电单元的实测功率与映射功率的比值，基于各发电单元的实测功率与映射功率的比值确定多个发电单元中的至少的三个未限电标杆单元，通过计算各发电单元实际发电功率与映射功率比值，消除季节性带来的误差，使得确定的未限电标杆单元更为准确，基于未限电标杆单元的装机容量计算得到光伏电站的最大可发功率，可以使得计算得到的光伏电站的最大可发功率更为准确，有利于电力调度部门及时准确的制定调度计划，合理安排光伏电站与其他发电机构的协调配合，同时可减少光伏并网对系统的不利影响，充分利用太阳能资源。
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公开(公告)号：CN118350523A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410307267.9
申请日：2024-03-18
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06T7/73 , G06T7/246 , G06V20/13 , G06V10/74 , H02J3/00 , H02J3/38
摘要： 本发明涉及光伏电站技术领域，公开了一种基于卫星云图的光伏电站超短期功率预测方法及装置，本发明通过获取的实时卫星云图数据集对划分得到的目标区域图像进行识别与匹配，可以得到实时云位移矢量，进一步结合待预测光伏电站对应的卫星位置进行倒推，可以精准地提取对光伏电站有影响的目标云图区域图像，进而利用该目标云图区域图像进行预测，提高了光伏功率的预测精度。同时，在预测过程中使用实时的卫星云图数据集进行预测，打破了固定时刻的预测，可以有效地追踪与待预测光伏电站关联的目标云图区域图像，进而分析目标云图区域图像对光伏电站发电功率的影响，提高了光伏功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN114676893B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210241377.0
申请日：2022-03-11
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于最优图结构的光伏电站太阳辐照度短期预测方法，包括以下步骤：通过地理范围和方位信息构建目标场站的时空关联场站；获取目标场站和各时空关联场站历史辐照度时间序列数据；计算所述时空关联场站与目标场站数据的相关性，筛选相关性高的时空关联场站；根据筛选得到的时空关联场站，构建图结构数据；建立以图结构数据为输入的图神经网络预测模型，实现辐照度短期预测。相对于现有技术，本发明可以在周围气象数据缺失的情况下充分考虑目标预测场站邻近范围的气象辐照度状况对目标场站的时空相关性影响，且仅需利用历史辐照度数据来实现辐照度的短期预测，易于实现，有助于提高辐照度的短期预测精度，有助于对光伏发电站的规划、选址提供技术支持，同时也有助于为已建成的光伏电站进行合理的能源储存指导。
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公开(公告)号：CN114065101A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111336372.8
申请日：2021-11-12
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明公开了一种基于多通道卫星数据的辐照度计算方法和存储介质，包括如下步骤：通过卫星天线接收多通道卫星成像辐射计数据，获取目标场站在所述成像辐射计数据中所对应的行列号，根据所述行列号提取卫星成像辐射计全部通道数据，利用历史数据得到目标场站不同天气下的实际辐照度，计算所述不同天气下的辐照度与同时刻卫星成像辐射计全部通道数据的相关性，根据所述相关性筛选出若干通道，利用通道数据实时计算辐照度。相对于现有技术，本发明对卫星的全部通道数据，利用决策树理论中的特征重要性得分筛选出重要性得分高的通道数据作为计算模型输入，剔除了相关性小的通道数据，提高了计算精度，减小冗余，提高计算速度，降低了光伏场站大面积安装辐照度测量计的成本。
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公开(公告)号：CN114819264A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210256463.9
申请日：2022-03-11
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明公开了一种基于时空依赖的光伏电站辐照度超短期预测方法及存储介质，包括如下步骤：步骤S1，以目标电站为起点，向外扩展一定的距离来增加虚拟的基础性电站数量；步骤S2，获取目标电站和各基础性电站的辐照度时间序列数据；步骤S3，计算各基础性电站之间辐照度数据的相关性，将认为具有连接关系的电站视为代表性电站；步骤S4，构建以目标电站和代表性电站为节点的图结构数据；步骤S5，以图结构数据为输入，目标电站辐照度为输出，利用图神经网络对目标电站辐照度进行超短期预测。本发明考虑了目标电站与电站附近区域的辐照度时变模式相关性，模拟并合理筛选出代表性电站，利用卫星云图反演的代表性电站历史辐照度数据，构建了基于图神经网络的辐照度超短期预测模型，提高了预测精度，完全满足光伏发电超短期预测的需要。同时本发明利用目标电站的地面测量辐照度数据对卫星云图反演的辐照度数据进行了系统偏差性错误校正，提高了其后续应用的性能。
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公开(公告)号：CN114676893A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210241377.0
申请日：2022-03-11
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明公开了一种基于最优图结构的光伏电站太阳辐照度短期预测方法，包括以下步骤：通过地理范围和方位信息构建目标场站的时空关联场站；获取目标场站和各时空关联场站历史辐照度时间序列数据；计算所述时空关联场站与目标场站数据的相关性，筛选相关性高的时空关联场站；根据筛选得到的时空关联场站，构建图结构数据；建立以图结构数据为输入的图神经网络预测模型，实现辐照度短期预测。相对于现有技术，本发明可以在周围气象数据缺失的情况下充分考虑目标预测场站邻近范围的气象辐照度状况对目标场站的时空相关性影响，且仅需利用历史辐照度数据来实现辐照度的短期预测，易于实现，有助于提高辐照度的短期预测精度，有助于对光伏发电站的规划、选址提供技术支持，同时也有助于为已建成的光伏电站进行合理的能源储存指导。
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