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公开(公告)号：CN118609698A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410795392.9
申请日：2024-06-19
申请人： 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
摘要： 本申请公开了一种铁含量的预测方法和装置、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：基于预设时间间隔采集目标对象中的铁含量数据，并将多个铁含量数据根据所述预设时间间隔排列为铁含量数据序列；根据所述铁含量数据序列和灰色线性回归组合模型生成铁含量预测公式，并根据所述铁含量预测公式预测所述目标对象在目标时间段的铁含量。通过上述方法，可以解决现有技术中通过机器学习算法预测目标对象的铁含量，导致预测的准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN117151248A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311117254.7
申请日：2023-08-31
摘要： 本申请提出一种风电功率预测模型的训练方法和装置、用于预测风电功率的方法，涉及人工智能技术领域，其中，方法包括：获取样本风电机组在运行时的多组历史监测数据和对应的实际输出功率；对任一组历史监测数据进行特征提取，以获取对应的关键特征；基于各关键特征和对应的实际输出功率，对预测模型进行模型训练，以得到经过训练的预测模型；其中，预测模型为支持向量回归SVR模型。由此，可以实现对风电功率预测模型的训练，可以提升模型的预测效果，即提升模型预测结果的准确性和可靠性。
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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
发明人： 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分类号： G06Q30/0201 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/096
摘要： 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
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/088
摘要： 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：CN118154219A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410300703.X
申请日：2024-03-15
发明人： 黄思皖 , 钟明 , 安娜 , 王春森 , 任鑫 , 李小翔 , 史鉴恒 , 王宝岳 , 杨雪 , 高亚林 , 沈惠聪 , 张燧 , 邸智 , 王青天 , 冯帆 , 韦玮 , 彭鹏 , 刘雅欣 , 郑子辰 , 葛戈 , 杨紫阳 , 王芸靖 , 伊然 , 代斌 , 王志伟 , 张慧君 , 吴磊 , 丁杰 , 孙可欣
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种模型训练方法、电力市场日内价格预测方法及相关设备，属于新型电力系统技术领域，采用将预处理的历史电力市场数据构建价格差异向量；然后对价格差异向量依次进行条件归一化流和高斯回归处理，得到实际量纲的预测值；最终以历史电力市场数据作为输入；以实际量纲的预测值作为输出，对预构建的神经网络模型进行训练，输出电力市场日内价格预测模型，实现对电力市场日内价格预测模型的训练；本方法采用概率预测方式，概率预测可以提供更全面的预测信息，弥补单值预测的缺陷，日内价格概率预测结果相比单值预测结果更精准；提升模型应对复杂市场的性能，能够全面地描述日内价格的波动情况，提升了预测结果的精准度。
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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
申请人： 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
摘要： 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
申请人： 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
摘要： 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
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G01W1/10 , G01P5/00 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 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：CN118863649A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410923518.6
申请日：2024-07-10
申请人： 华能满洲里风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/20
摘要： 本申请公开了一种评分的确定方法和装置、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：确定目标事件对应的多个评价指标，并获取多个目标对象分别对应的历史数据，其中，所述历史数据为所述多个评价指标对应的数据；根据所述历史数据确定每个评价指标与所述目标对象的相关指数；根据所述相关指数确定所述每个评价指标的权重，并根据所述相关指数和所述权重确定所述多个目标对象的评分。通过上述方法，可以解决相关技术中，对目标对象的绩效评分的方法偏向于主观判断和简单的数据统计，易受到人为因素的影响，难以体现绩效评分的客观性问题。
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公开(公告)号：CN116629398A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310226474.7
申请日：2023-03-09
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/126 , G06N3/006
摘要： 本公开提出一种新能源系统中设备的健康状态预测方法及装置，方法包括：对新能源系统的目标设备进行监测，以获取目标设备在目标时刻的运行数据；对运行数据进行特征提取，以得到目标特征；采用经过训练的健康状态预测模型对目标特征进行健康状态的预测，以获取在目标时刻目标设备所属的目标健康状态。由此，可以基于深度学习技术，实现对新能源系统中设备的健康状态的自动识别。
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