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公开(公告)号：CN106845663A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510889154.5
申请日：2015-12-07
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司
Inventor： 杨红英 , 冯双磊 , 王勃 , 王伟胜 , 刘纯 , 郑太一 , 靳双龙 , 姜文玲 , 张菲 , 车建峰 , 赵艳青 , 卢静 , 王铮 , 胡菊 , 马振强 , 宋宗鹏 , 杨国新 , 孙勇
Abstract: 本发明涉及一种基于数值天气预报进行热负荷预测的方法，包括：向神经网络模型中输入训练样本；训练神经网络模型；检验神经网络模型；当所述模型的标准误差小于设定值时，确定所述模型的参数；向所述模型输入数值天气预报预测值；得到热负荷预测结果。本发明技术方案通过数值天气预报对热负荷进行预测，以提高热负荷的预测精度。
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公开(公告)号：CN109840308A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711220463.9
申请日：2017-11-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明提供了一种区域风电功率概率预报方法及系统，包括：采集目标时刻风电场的预报功率，从基于预先构建的联合概率分布模型得到的模拟样本集中筛选出符合目标时刻风电场预报功率等级的条件样本集；对所述条件样本集进行拟合得到条件概率分布函数；基于所述条件概率分布函数提取概率预报区间和分位数预报集合。本发明提供的技术方案，根据建立的联合概率分布模型，提取满足风电功率概率预测条件的条件样本集，根据条件样本集构建条件概率分布函数，大大降低了计算难度，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN107587982A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710581547.9
申请日：2017-07-17
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网山东省电力公司
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 本发明涉及一种风电机组运行状态划分方法及装置，其包括：根据预先采集的风电机组数据中转速与风速的关系确定风电机组运行区间，构建分析数据集；根据分析数据集，确定风电机组运行状态的划分阈值；根据阈值确定风电机组运行状态；通过上述方案可实现风电机组运行状态划分。
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公开(公告)号：CN104376509A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410705243.5
申请日：2014-11-26
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司
Inventor： 姜文玲 , 冯双磊 , 王勃 , 王伟胜 , 刘纯 , 白恺 , 赵艳青 , 柳玉 , 王铮 , 刘辉 , 杨红英 , 张菲 , 车建峰 , 卢静 , 胡菊 , 靳双龙 , 马振强 , 宋宗鹏
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种考虑风向影响的风电场理论功率确定方法，包括以下步骤：提取正常运行时段数据，并对提取的数据进行分组；根据每组风向数据，确定风速功率曲线表；合并多组风速功率曲线表，形成风向功率曲线表；计算非正常运行时段内某时刻风电机组的理论功率；计算非正常运行时段内某时刻风电场的理论功率。本方法较为简便，适用于各种地形条件。与不考虑风向的理论功率计算方法相比，本方法在复杂地形条件对功率计算精度有显著提高。此外，本方法基于历史数据，不进行复杂的大气流场计算，可避免流场计算过程中由于距离过长、参数或方法选择不当引入的误差。
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公开(公告)号：CN107587982B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201710581547.9
申请日：2017-07-17
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明涉及一种风电机组运行状态划分方法及装置，其包括：根据预先采集的风电机组数据中转速与风速的关系确定风电机组运行区间，构建分析数据集；根据分析数据集，确定风电机组运行状态的划分阈值；根据阈值确定风电机组运行状态；通过上述方案可实现风电机组运行状态划分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108205713A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201611164872.7
申请日：2016-12-16
Abstract: 本发明提供了一种区域风电功率预测误差分布确定方法和装置，该方法包括根据预先采集的风电场的实际功率和预测功率数据计算风电场功率预测误差的概率密度序列；根据风电场功率预测误差的概率密度序列拟合各风电场功率预测误差概率分布；根据各区域风电场功率预测误差概率分布计算全部风电场功率预测误差概率分布，确定Coupla函数并估计Copula函数的参数；根据Copula函数计算区域概率密度序列，并确定区域风电功率概率预测误差带。该装置包括第一计算单元、拟合单元、第二计算单元和预估单元；本发明提供的技术方案能有效识别不同天气过程下风电功率预测误差，又考虑了天气局地效应，有效提高了预测误差的概率预测精度。
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公开(公告)号：CN104933483A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510337482.4
申请日：2015-06-17
Abstract: 本发明提供一种基于天气过程划分的风电功率预测方法，包括以下步骤：确定数值天气预报矩阵M和数值天气预报标准矩阵X；对数值天气预报标准矩阵X进行主成分分析；对经过主成分分析的数值天气预报标准矩阵X中前m个主成分构成的矩阵Y进行聚类；建立风电功率预测模型，并进行风电功率预测。本发明以NWP数据中的风速、风向、压力日变化为基础，采用主成分分析对样本进行降维处理，以聚类分析的方法对天气过程进行分类，根据控制气压的高低和稳定性，以及风速风向的变化特点，划分天气类型，如高压稳定型和低压不稳定型等，并针对每种天气过程分别采用BP神经网络建立预测模型，有效提高预测精度。
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公开(公告)号：CN109840308B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201711220463.9
申请日：2017-11-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网山东省电力公司
IPC: G06F17/18 , G06F18/232
Abstract: 本发明提供了一种区域风电功率概率预报方法及系统，包括：采集目标时刻风电场的预报功率，从基于预先构建的联合概率分布模型得到的模拟样本集中筛选出符合目标时刻风电场预报功率等级的条件样本集；对所述条件样本集进行拟合得到条件概率分布函数；基于所述条件概率分布函数提取概率预报区间和分位数预报集合。本发明提供的技术方案，根据建立的联合概率分布模型，提取满足风电功率概率预测条件的条件样本集，根据条件样本集构建条件概率分布函数，大大降低了计算难度，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN106228256A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610515417.0
申请日：2016-06-30
Abstract: 本发明涉及一种光伏组件温度预测方法，包括数据初始化，确定输入向量和目标向量；构建基于BP人工神经网络的组件温度预测模型；执行误差反向传播算法训练，获取隐含层和输出层的各节点输出；调整连接权值，获取调整后的隐含层和输出层的各节点输出；若满足收敛条件，则训练结束；否则返回步骤(3)。通过光伏组件温度的预测，提高对光伏发电功率预测的准确度。
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公开(公告)号：CN107527093B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201710575536.X
申请日：2017-07-14
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明涉及一种风电机组运行状态诊断方法及装置，所述方法包括：利用相同风速下不同风电机组的运行状态数据构建训练样本，结合多种因素，并将风电机组运行状态划分为5类，分别为：最佳状态、较佳状态、一般状态、较差状态和最差状态，基于这5类状态，根据风电机组的运行状态的各种影响因素，利用BP神经网络模型对风电机组的运行状态进行诊断，本发明提供的技术方案，能够准确的评判获取风电机组的运行状态，从而为计算风电机组和风电场理论功率提供支撑。
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