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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
申请人: 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
发明人: 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
摘要: 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:CN110019167B
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN201711430404.4
申请日:2017-12-26
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司
IPC分类号: G06F16/215 , G06F16/21 , G06F16/28 , G06F17/16
摘要: 本发明涉及一种中长期新能源资源资料库构建方法及系统,基于预先构建的多源气象数据同化资料库与再分析资料库进行气候数据模拟,生成气候模拟数据集;对所述气候模拟数据集按预先设定的分类尺度整合生成中长期新能源资源资料库。本发明以发明基于多源数据再分析技术的中长期新能源资源资料库构建方法,用于预测新能源资源中长期分布情况,支撑新能源大规模开发,避免大量弃风弃光的现象发生。
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公开(公告)号:CN110019167A
公开(公告)日:2019-07-16
申请号:CN201711430404.4
申请日:2017-12-26
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司
IPC分类号: G06F16/215 , G06F16/21 , G06F16/28 , G06F17/16
摘要: 本发明涉及一种中长期新能源资源资料库构建方法及系统,基于预先构建的多源气象数据同化资料库与再分析资料库进行气候数据模拟,生成气候模拟数据集;对所述气候模拟数据集按预先设定的分类尺度整合生成中长期新能源资源资料库。本发明以发明基于多源数据再分析技术的中长期新能源资源资料库构建方法,用于预测新能源资源中长期分布情况,支撑新能源大规模开发,避免大量弃风弃光的现象发生。
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公开(公告)号:CN104268635A
公开(公告)日:2015-01-07
申请号:CN201410448787.8
申请日:2014-09-05
申请人: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网吉林省电力有限公司
摘要: 本发明提供一种基于再分析资料的测风网络布局优化方法,包括以下步骤:选取再分析资料;采用遗传算法优化测风网络布局;判断测风网络布局有效覆盖面积是否满足终止条件,若满足,则输出经优化的测风塔布局;否则,返回上一步继续执行。本发明在已有测风塔的基础上,以再分析资料不同网格间的相关性作为区域风况代表性的评估指标,采用遗传算法,进行测风网络布局的优化。随着问题种类的不同以及问题规模的扩大,本方法能以有限的代价来很好的解决搜索和优化,具有极好的鲁棒性及工程实用性。
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公开(公告)号:CN114943272A
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202210363762.2
申请日:2022-04-07
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明提供了一种基于记忆矩阵的新能源运行数据异常检测方法和系统,包括:将待检测新能源运行数据输入预先构建的特征提取模型,提取出待检测数据特征向量;计算待检测数据特征向量与预先构建的正常数据特征记忆矩阵之间的异常度;判断异常度是否超过预设阈值:若是,则待检测新能源运行数据为异常数据;否则待检测新能源运行数据为正常数据;本发明采用特征提取模型提取出待检测新能源运行数据的待检测数据特征向量,并基于待检测数据特征向量与预先构建的正常数据特征记忆矩阵之间的异常度识别出异常数据,可识别出新能源运行数据中越限异常以及不相关异常等多种类型异常数据。
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公开(公告)号:CN114942919A
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202210393466.7
申请日:2022-04-14
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06F16/215 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要: 本发明提供了一种基于生成对抗策略的新能源场站缺测数据恢复方法和系统,包括:获取新能源场站运行数据中的含缺测数据和对应的数据掩码;将含缺测数据和数据掩码输入预先构建的条件生成模型,恢复含缺测数据中的缺测值;其中,数据掩码对应含缺测数据中缺测值的分布,条件生成模型是基于无缺测数据的新能源场站运行数据采用对抗策略训练得到的;本发明采用条件生成模型恢复新能源场站缺测数据,可应用于具有不同缺测情况的缺测数据恢复,恢复出的数据与原始数据特性一致,并且只需要训练一个条件生成模型,算法较现有技术更简单。
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公开(公告)号:CN118051881A
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202410138128.8
申请日:2024-01-31
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网吉林省电力有限公司
发明人: 王铮 , 冯双磊 , 董存 , 卢雪平 , 王勃 , 李庆 , 李宝聚 , 车建峰 , 王钊 , 陈帅 , 靳双龙 , 宋宗朋 , 赵艳青 , 刘晓琳 , 王姝 , 滑申冰 , 丁禹 , 柴荣繁 , 姜文玲
IPC分类号: G06F18/27 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F123/02
摘要: 本发明涉及风电功率预测技术领域,具体提供了一种考虑低温寒潮天气的风电功率短期预测方法及装置,包括:获取预测时段的常规功率预测结果;利用预先构建的低温寒潮天气辨识条件判断预测时段的天气是否为低温寒潮天气,若是,则考虑低温寒潮天气对常规功率预测结果的影响对所述预测时段的常规功率预测结果进行平滑订正,否则,输出所述预测时段的常规功率预测结果。本发明提供的技术方案,有效弥补了低温寒潮天气下小样本事件由于数据稀缺而难以建模的问题,完成各极端场景的准确预判和场景功率的精确预测。
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公开(公告)号:CN115693781A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211442870.5
申请日:2022-11-17
申请人: 国网吉林省电力有限公司 , 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号: H02J3/38 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0895
摘要: 本发明公开一种低温寒潮极端天气条件下风电出力受限预估方法,对现有的风电场数据进行划分,用于预测模型的训练及测试,结合低温寒潮天气定义指标,对训练数据进行筛选得到低温寒潮极端天气条件下风电出力受限时段、出力正常时段数据,并通过timeGAN和CycleGAN进行样本数据组合扩充;分别构建这两类数据的特征图谱,结合SVM算法训练得到风电出力受限判别模型;通过LSTM网络模型分别构建低温寒潮极端天气条件下风电出力受限时段、出力正常时段预测模型;组合构建低温寒潮极端天气条件下风电出力综合预测模型,将测试数据输入综合预测模型后进入预测,输出结果。通过本方法实现低温寒潮极端天气条件下风电出力受限预警,提升风电出力预测功率精度,具有推广价值。
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公开(公告)号:CN118485177A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410651942.X
申请日:2024-05-24
申请人: 东北电力大学 , 吉林农业科技学院 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种考虑多元负荷耦合特性的IES负荷预测方法,首先,利用FP‑Growth算法对多元负荷数据进行分析和挖掘,识别出负荷之间的潜在关联性;通过对各个负荷之间的关联度进行累加计算,确定综合能源系统中多元负荷的预测优先级;其次,基于多元负荷的预测优先级,选择具有最高优先级的负荷进行负荷相似波动集划分;进一步地,通过k‑means聚类算法划分相似负荷场景集。最后,针对每个负荷场景集,采取逐级预测的策略,使用双向长短期记忆神经网络进行场景集预测建模,进行多元负荷数据预测。通过算例结果表明:使用本发明方法具有较高的预测精度,能够有效处理负荷的剧烈波动,从而满足系统安全稳定的运行要求。
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公开(公告)号:CN118353006A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410513658.6
申请日:2024-04-26
申请人: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于本征可预测量提取的风电集群功率日前预测方法,涉及风力发电预测技术领域。该方法包括:构建面向风电集群的风速功率曲线,基于改进的比恩法构建初始风速功率曲线集;利用每个风速区间的综合评价误差对初始风速功率曲线集进行筛选,得到最终风速功率曲线集;提取本征可预测量,并分离出对应的干扰量;基于本征可预测量,获取本征可预测量的预测值;利用大阈值历史相似匹配法获取所述干扰量的预测值;将本征可预测量的预测值和干扰量的预测值相加,得到最终的风电功率预测值。本发明提出的基于本征可预测量提取的风电集群日前预测方法,其物理意义明确、预测稳定性强、预测性能高、预测结果有效、实用性强。
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