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公开(公告)号：CN106338737A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201510401602.2
申请日：2015-07-09
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网宁夏电力公司国网山东省电力公司中电普瑞张北风电研究检测有限公司国网河北省电力公司
Inventor： 靳双龙 , 冯双磊 , 王勃 , 刘纯 , 王伟胜 , 卢静 , 胡菊 , 马振强 , 宋宗朋 , 姜文玲 , 赵艳青 , 王铮 , 杨红英 , 车建峰 , 张菲 , 张慧玲 , 韩红卫 , 邵鹏 , 李婷
IPC: G01S19/01
CPC classification number: G01S19/01
Abstract: 本发明涉及一种NPP卫星定位定标校准方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：分别以地心、卫星及扫描点位原点，定义参考坐标系Rg,Rv,Rs；卫星定位；卫星资料分离和质量控制；确定卫星定标直线，计算线性辐射；对线性辐射做非线性修正，本发明提供的技术方案完成了红外通道辐射数据的定标订正，提高了卫星数据的读取精度及质量，为NPP气象卫星数据的高级释用及数值同化等工作做好技术支撑，是实现多源气象观测数据在电力生产中应用的核心关键技术。
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公开(公告)号：CN107392304A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710658482.3
申请日：2017-08-04
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网新疆电力公司
Abstract: 本发明涉及一种风电机组异常数据识别方法及装置，包括：以风电机组风速数据为测试样本，输入预先构建的BP神经网络模型；根据所述BP神经网络模型输出的目标参数，判断风电机组异常数据；所述BP神经网络模型根据电机组的风速数据进行构建。本发明提供的技术方案，能够准确的识别获取风电机组的异常数据，有效解决了风电机组故障以及异常数据识别困难的问题，使得异常数据的检测具有较高的准确性；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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公开(公告)号：CN108074015B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201711416137.5
申请日：2017-12-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网冀北电力有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种风电功率超短期预测方法及系统，包括：在风电功率主成分波动序列中检测局部极值点，生成连续极值变化范围在装机容量预设阈值约束下的极值点序列；在极值点序列中选取采样数据的相邻极值点，定义历史复合波动序列；计算历史复合波动序列与下一时刻的预测复合波动序列之间的欧式距离；根据欧式距离对历史复合波动序列进行降序排列，并根据波动特征，确定类波动序列；对类波动序列进行类波动趋势融合，获得超短期预测结果。利用风电主成分波动的稳态趋势统计特征，结合未来波动态势判断，实现了高精度的风电功率超短期预测。
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公开(公告)号：CN108074015A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201711416137.5
申请日：2017-12-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种风电功率超短期预测方法及系统，包括：在风电功率主成分波动序列中检测局部极值点，生成连续极值变化范围在装机容量预设阈值约束下的极值点序列；在极值点序列中选取采样数据的相邻极值点，定义历史复合波动序列；计算历史复合波动序列与下一时刻的预测复合波动序列之间的欧式距离；根据欧式距离对历史复合波动序列进行降序排列，并根据波动特征，确定类波动序列；对类波动序列进行类波动趋势融合，获得超短期预测结果。利用风电主成分波动的稳态趋势统计特征，结合未来波动态势判断，实现了高精度的风电功率超短期预测。
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公开(公告)号：CN107798059B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201710806962.X
申请日：2017-09-08
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 广州泰迪智能科技有限公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司
Abstract: 本发明提供一种NCO气象数据结构化存储方法和装置，先将本地文件系统中的NCO气象数据上传至分布式文件系统HDFS，然后对HDFS中的NCO气象数据进行解析，并将解析得到的结构化气象数据保存至HDFS，最后根据结构化气象数据的应用场景将HDFS中的结构化气象数据存储至相应的关系型数据库，实现NCO气象数据的解析和结构化存储。本发明提供的技术方案基于Hadoop的可靠、高效和可伸缩性，并通过Sqoop、MapReduce和Hive等技术一气呵成地实现NCO气象数据的迁移、解析和结构化存储，实现过程简单明了，避免了代码复杂和编程繁琐等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106647329B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201611164890.5
申请日：2016-12-16
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
Abstract: 本发明提供了一种供热管网等效建模方法，该法包括：按流体网络建模技术建立集中供热一次管网系统数学模型、建立的数学模型的等效聚合，得到模型参数和校验模型参数与实测数据是否存在偏差。本发明提供的根据传热学、流体力学原理和动力系统建模方法，基于流体网络建模技术建立的符合实际供热管网物理特性；通过拓扑结构简化、关键参数辨识和现场实测数据，实现了大型复杂供热系统模型的简化与校核，提高了热电联合优化模型计算速度和精确度。
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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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公开(公告)号：CN106919730B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201511035991.8
申请日：2015-12-25
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网河北省电力公司 , 国网甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心
Inventor： 姜文玲 , 冯双磊 , 王勃 , 王伟胜 , 刘纯 , 胡菊 , 宋宗朋 , 赵艳青 , 王铮 , 杨红英 , 张菲 , 李晓龙 , 孙辰军 , 魏明磊 , 汪宁渤 , 丁坤 , 路亮
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种采用风速衰减因子的风电场尾流确定方法，包括：基于传统风电机组尾流模型，建立风速衰减因子计算公式；计算每台风机的尾流区域与尾流区域内全部格点的风速衰减因子；每台风机对应格点的风速衰减因子相乘，得到风电场的风速衰减因子；风电场风速衰减因子与来流风速相乘，得到风电场的风速值。本发明提供的技术方案提出了风速衰减因子概念，采用风速比进行计算，由于核心计算过程中无需考虑来流风速，从而使风机可按照任意顺序进行计算，不会出现重复计算、遗漏计算等问题。
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公开(公告)号：CN105488238B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201410484174.X
申请日：2014-09-19
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种电力系统机组组合问题的建模方法，包括以下步骤：确定按容量对机组分类的阈值；按阈值对机组分类；分别确定优化的机组类型个数和各类型机组的机组台数；建立机组组合数学模型；确定各类型机组开机台数、机组总出力、机组开停机计划和出力计划。该方法对电力系统常规机组按装机容量进行分类，以各类型常规机组的台数为优化变量，建立机组组合数学模型。该方法相对以单台机组启停机状态为优化变量建立数学模型的传统方法而言，能够大幅减少数学模型的变量个数，有效提高电力系统机组组合问题的求解速度。
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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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