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公开(公告)号：CN114943174A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210406086.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种用于寒潮小样本情况下的风机出力损失预测方法。为了弥补当前寒潮等极端天气状况下对风机出力损失预测研究的不足，一方面，扩充寒潮等极端天气状况的数据量，为风机出力损失预测提供一个广阔坚实的数据基础；另一方面，建立风机出力损失的预测模型，预测出寒潮发生时的风机出力损失。该方法采用元学习‑对抗生成网络对寒潮时期的各项所需数据进行扩充和增强，分别研究寒潮时期和正常时期各气象因子对风机出力影响机理，建立两个模型分别预测得到极端天气状况下和非极端天气状况下的风机出力值，两者相减得到风机出力的损失值。通过该方法，可在应对寒潮事件发生时对风机出力提供充分的预估分析，并给出恰当适时的响应策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116307257B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310507063.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 华北电力科学研究院有限责任公司 , 中国农业大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种特定天气下的风电场的输出功率预测方法及装置，所述方法包括：若基于数值天气预报数据以及特定天气判断规则判断获知目标风电场遇到特定天气，则获得目标风电场对应的天气特征数据，并基于天气特征数据建立损失判别因子集合；根据损失判别因子集合以及风电功率损失程度分类模型，获得风电功率损失程度等级；根据风电功率损失程度等级，获得目标风电场的预测输入数据以及风电功率预测模型；根据预测输入数据以及对应的风电功率预测模型，预测目标风电场在特定天气下的输出功率。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的特定天气下的风电场的输出功率预测方法及装置，提高了输出功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116485046A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310738733.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 华北电力科学研究院有限责任公司 , 中国农业大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种光伏出力预测方法及装置，所述方法包括：获取数值天气预报数据，并从数值天气预报数据中获取目标光伏场站在预测时间段的数值天气预报数据和覆雪厚度预测数据；根据覆雪厚度预测数据以及覆雪厚度预测模型，获得在预测时间段的覆雪厚度；根据目标光伏场站在预测时间段的覆雪厚度以及覆雪状态判断规则，获得覆雪状态；根据目标光伏场站在预测时间段的数值天气预报数据以及覆雪状态，获得预测输入数据，并根据目标光伏场站在预测时间段的覆雪状态，获得对应的光伏出力预测模型；根据预测输入数据以及光伏出力预测模型，预测目标光伏场站的光伏出力值。本发明实施例提供的光伏出力预测方法及装置，提高了光伏出力值预测的可靠性。
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公开(公告)号：CN116307257A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310507063.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 华北电力科学研究院有限责任公司 , 中国农业大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种特定天气下的风电场的输出功率预测方法及装置，所述方法包括：若基于数值天气预报数据以及特定天气判断规则判断获知目标风电场遇到特定天气，则获得目标风电场对应的天气特征数据，并基于天气特征数据建立损失判别因子集合；根据损失判别因子集合以及风电功率损失程度分类模型，获得风电功率损失程度等级；根据风电功率损失程度等级，获得目标风电场的预测输入数据以及风电功率预测模型；根据预测输入数据以及对应的风电功率预测模型，预测目标风电场在特定天气下的输出功率。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的特定天气下的风电场的输出功率预测方法及装置，提高了输出功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114943174B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210406086.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种用于寒潮小样本情况下的风机出力损失预测方法。为了弥补当前寒潮等极端天气状况下对风机出力损失预测研究的不足，一方面，扩充寒潮等极端天气状况的数据量，为风机出力损失预测提供一个广阔坚实的数据基础；另一方面，建立风机出力损失的预测模型，预测出寒潮发生时的风机出力损失。该方法采用元学习‑对抗生成网络对寒潮时期的各项所需数据进行扩充和增强，分别研究寒潮时期和正常时期各气象因子对风机出力影响机理，建立两个模型分别预测得到极端天气状况下和非极端天气状况下的风机出力值，两者相减得到风机出力的损失值。通过该方法，可在应对寒潮事件发生时对风机出力提供充分的预估分析，并给出恰当适时的响应策略。
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公开(公告)号：CN116388297A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310409991.8
申请日：2023-04-14
Applicant: 北方上都正蓝旗新能源有限责任公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种风火打捆电力输送调度方法和装置，所述方法包括：根据风电场系统信息进行风电功率预测处理，得到各风电场的风电功率波动峰值；通过设置的风火打捆外送策略，根据风电功率波动峰值和火电厂系统信息，匹配出各风电场对应的目标火电厂；按照预设的时间间隔，根据各风电场和每个风电场对应的目标火电厂的运行信息，生成风火开机配比，并按照风火开机配比进行风火打捆电力输送，将火电厂系统信息和风电场系统信息应用于风电功率预测过程中，充分考虑风电功率预测的不确定性，能够生成可靠的风火打捆联合外送策略，降低风电功率预测误差，提高电力输送效率，确保满足电力系统各指标的要求，提升电力系统的稳定性。
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