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公开(公告)号：CN118467945A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410648209.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种短期预报风速的订正方法及系统，收集得到风电场的运行数据，其中，运行数据包括风速数据和NWP格点资料；对运行数据进行数据预处理，得到预处理后的风速数据和NWP格点资料；对预处理后的NWP格点资料进行插值，采用随机森林算法进行特征提取，得到特征提取后的NWP格点资料；基于预处理后的风速数据和特征提取后的NWP格点资料构建卷积长短期记忆风速订正模型；训练卷积长短期记忆风速订正模型，基于训练好的卷积长短期记忆风速订正模型得到订正结果。本发明考虑风速与NWP相关变量的时空相关性，可以适用于不同风速范围，具有泛化性。且本发明利用订正模型进行短期预报风速订正，提高了订正的精度。
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公开(公告)号：CN118172088A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410300702.5
申请日：2024-03-15
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Inventor： 黄思皖 , 钟明 , 安娜 , 李力 , 杨宁 , 王春森 , 任立兵 , 史鉴恒 , 王宝岳 , 杨雪 , 高亚林 , 沈惠聪 , 江晨 , 王静 , 张燧 , 王青天 , 邸智 , 王芸靖 , 郑子辰 , 葛戈 , 刘雅欣 , 杨紫阳 , 伊然 , 任鑫 , 李小翔 , 薛丽 , 李亚川 , 孙可欣
IPC: G06Q30/0201 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应循环神经网络的电力现货市场日前价格预测方法及系统，包括：将采集电价的原始数据进行清洗；基于时序相似性对清洗后的数据进行分割量化，获取若干段分布最不相似的时间序列；基于所有时间段的完全标记数据构建RNN模型，并对RNN模型进行模型预训练，得到网络参数；基于若干段分布最不相似的时间序列构建迁移学习模型，将网络参数输入至迁移学习模型中进行迭代训练，得到最优化的迁移学习模型；再次采集电价的原始数据输入至最优化的迁移学习模型中，获取预测电力现货市场的日前价格。本发明对时间序列数据进行迁移学习，构建一个时间无关的模型用于未知测试集数据，能够提高模型准确率，准确的获得参考预测结果。
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公开(公告)号：CN117913778A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311503467.3
申请日：2023-11-13
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本申请提出一种短期风电功率预测方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取风电场待预测日的数值天气预报数据、待预测日前一日的测风塔实测数据和风电功率实测数据，并对所述预测日前一日的测风塔实测数据和风电功率实测数据进行预处理；将所述数值天气预报数据输入到预先训练好的FNN模型中进行特征提取，得到所述数值天气预报数据的特征数据；将所述数值天气预报数据的特征数据、所述预处理后的测风塔实测数据、所述预处理后的风电功率实测数据输入到预先训练好的风电功率预测模型中，得到所述待预测日的风电功率预测数据。本申请提出的技术方案，通过对数据进行多环节处理，提高了风电场短期风电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN115511217A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211340551.3
申请日：2022-10-28
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于LVQ‑PSO‑BP神经网络光伏短期出力预测方法、装置及存储介质，属于光伏技术领域。首先，在获取样本数据集后按照季节划分样本，再运用LVQ依据天气类型对样本细分。分类后的样本，分别基于PSO‑BP神经网络建立光伏出力预测模型，最后将各自性能最优的模型整合在一起，形成全年的光伏出力短期预测模型。在实际预测过程中，首先按照训练日的日期选择相应的季节，再根据当天的天气预报信息，经过LVQ神经网络分类后找到对应的出力预测子模型，最后通过建立的出力预测模型对光伏出力进行短期预测。本发明提升了收敛速度，避免陷入局部最小值，此外，在预测精度与训练速度上也有显著提升。
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公开(公告)号：CN119312271A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411327603.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种气象数据的气象表征方法和装置、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：根据气象要素的高度层将所述气象要素对应的第一气象数据进行拼接，以生成气象向量；将所述气象向量确定为第一原始样本，并通过时间近邻策略和空间近邻策略构建所述第一原始样本对应的第一正样本和第一负样本；根据目标损失函数将所述第一原始样本与所述第一正样本之间的相似度最大化，得到第一训练结果，并将所述第一原始样本与所述第一负样本之间的相似度最小化，得到第二训练结果；根据所述第一训练结果和所述第二训练结果对目标气象模型进行训练，以使训练后的目标气象模型对目标气象数据进行气象表征。
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公开(公告)号：CN119269719A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411427907.6
申请日：2024-10-14
Applicant: 华能新能源股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本申请公开了一种酸值的确定方法及装置、存储介质及电子装置，涉及计算机领域，该酸值的确定方法包括：对第一对象进行多次取样，得到所述第一对象随时间变化的第一对象数据，其中，所述第一对象数据的取样周期为非等时间间隔，所述第一对象数据用于指示所述第一对象的酸值；对所述第一对象数据进行处理，并根据得到的第二对象数据构建对所述第一对象进行对象数据预测的预测模型；根据所述预测模型对所述第一对象进行对象数据预测，并根据预测得到的第三对象数据确定所述第一对象在目标时刻的酸值。
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公开(公告)号：CN118764165A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410948025.8
申请日：2024-07-16
Applicant: 华能吉林发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
Abstract: 本申请提出一种大数据传输加密保护方法、装置、设备及存储介质。其方法包括：获取加密参数，基于所述加密参数确定公钥；获取待加密明文，对所述待加密明文进行编码，获取初始密文多项式；基于所述公钥对所述初始密文多项式进行加密，得到目标密文多项式；基于所述目标密文多项式，获取与所述待加密明文对应的密文。本申请能够在密文状态下对数据进行乘法和加法，实现对加密数据的复杂计算，同时加入了噪声多项式在密文多项式中，从而提高新能源场站数据加密的稳定性。
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公开(公告)号：CN116932989A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310986674.2
申请日：2023-08-07
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供NWP风速修正方法、系统、设备及其介质，属于风电预测技术领域，包括：采集原始数据；对所述原始数据进行归一化处理后，对归一化处理后的原始数据进行幅值偏差修正，得到幅值修正特征矩阵；同时，对归一化处理后的原始数据进行相位偏差修正，得到相位修正特征矩阵；利用LSTM模型对所述幅值修正特征矩阵和相位修正特征矩阵进行融合，得到NWP风速修正结果。本发明所提出的方法对幅值与相位修正结果进行融合，可以提高NWP预测风速修正的准确性。
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公开(公告)号：CN116148950A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310034532.6
申请日：2023-01-10
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G01W1/10 , G01P5/00 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超短时风速预测方法、系统、装置及介质，包括：获取机组数据与气象数据，并以季节差异对机组数据和气象数据进行划分，得到不同季节的数据集；对机组数据进行划分，获取不同工况，对不同工况和不同季节的数据集进行数据抽样；得到测试集和训练集；基于根据机组数据与气象数据的不同特性构建不同的网络结构，并进行特征融合搭建最终的网络结构；基于训练集和测试集对最终的网络结构进行训练，确定最优模型；对待预测数据进行划分并输入至最优模型，得到风速预测结果。本发明能够对极端风况进行提前控制，减少风电机组在极端风况下的载荷冲击，降低风电机组的运行风险，提高风电机组运行时间，延长风电机组使用寿命。
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公开(公告)号：CN119271933A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411428437.5
申请日：2024-10-14
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本申请公开了一种润滑油的劣化程度的确定及装置、存储介质、电子装置、计算机程序产品，涉及润滑油的检测领域，该润滑油的劣化程度的确定包括：确定目标润滑油在N个指标上的N个指标值，其中，N个指标值中的第i个指标值是N个指标中的第i个指标的指标值，N个指标包括第一指标和第二指标，第一指标为用于反应齿轮箱的磨损情况的指标，目标润滑油位于齿轮箱，第二指标为用于影响齿轮箱的磨损情况的指标，N为大于或等于2的正整数；将N个指标值中的每个指标值进行归一化处理，得到归一化后的N个指标值；使用N个指标对应的N个权重值将归一化后的N个指标值进行加权求和，得到目标参考值，其中，目标参考值用于反应目标润滑油的劣化程度。
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