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公开(公告)号:CN117973609A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410127758.5
申请日:2024-01-30
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种变电站区域洪涝预测预警方法、装置及介质。方法包括:根据采集的目标变电站区域周围的建筑地基形态及地形地势状况,构建目标变电站区域的仿真场景模型,获取目标变电站区域内的水道流向及汇流路径;根据水道流向以及汇流路径,生成目标变电站区域的河网以及数字流域,进行网格划分,建立仿真场景模型中的分布式水文物理模型;根据目标变电站区域的高程数据以及分布式水文物理模型进行流域水文模拟,获取目标变电站区域的物理场,其中物理场包括预测的水位;基于预先构建的多种洪涝预测分级预警指标以及多种分级预警触发条件,根据物理场确定目标变电站区域的洪涝预警等级。
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公开(公告)号:CN118589470A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410521842.5
申请日:2024-04-28
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开了一种基于天气样本增强生成的风电功率预测方法及系统,属于风电功率预测技术领域。本发明方法,包括:获取风电场集群的天气样本;使用预先训练的条件生成对抗网络模型,对所述天气样本进行增强,并学习天气样本的数据特征,生成具有特定特征的生成样本;将所述天气样本和生成样本,输入至预先训练的残差网络模型,预测出所述风电场集群的风电功率。本发明通过生成对抗网络模型及残差网络模型对风电场集群的风电功率预测,计算量小,预测精度较高。
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公开(公告)号:CN117994069A
公开(公告)日:2024-05-07
申请号:CN202311795679.3
申请日:2023-12-25
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 王勃 , 王钊 , 杨耘博 , 柴荣繁 , 丁禹 , 车建峰 , 韩振永 , 靳双龙 , 宋宗朋 , 滑申冰 , 王铮 , 王姝 , 刘晓琳 , 姜文玲 , 赵艳青 , 马振强 , 陈帅 , 宫婷
IPC分类号: G06Q50/06 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/27
摘要: 本发明公开了一种电力系统新能源功率预测方法、装置及介质。其中,方法包括:获取电力系统新能源场站的历史时间序列的训练样本数据,其中训练样本数据包括数值天气预报数据样本以及新能源场站的实际输出功率样本;将训练样本数据划分为训练样本集和验证样本集,并利用训练样本集对多种预测模型进行训练,生成多种功率预测模型;利用验证样本集对多种功率预测模型进行验证,输出多个功率预测验证结果;根据多个功率预测验证结果,确定功率修正系数矩阵;利用多种功率预测模型对待预测新能源功率进行预测,输出多种新能源功率预测结果,并根据功率修正系数矩阵对多种新能源功率预测结果进行修正,确定待预测新能源功率的最优功率预测结果。
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公开(公告)号:CN118569424A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410594463.9
申请日:2024-05-14
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
摘要: 本发明涉及电力系统运行与控制技术领域,具体提供了一种短期风电功率集成预测方法及装置,包括:基于风电场站的数值天气预报数据与预先获取的聚类簇的聚类中心的距离获取误差数据;将风电场站的数值天气预报数据作为预先构建的功率集成预测模型的输入,得到预先构建的功率集成预测模型输出的风电场站初始功率预测数据;将所述误差数据与风电场站初始功率预测数据之和作为风电场站的最终功率预测数据。本发明提供的技术方案,可有效提升风电预测精度,具有工程适用性。
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公开(公告)号:CN117764221A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311603572.4
申请日:2023-11-28
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 柴荣繁 , 王钊 , 王伟胜 , 王勃 , 冯双磊 , 韩振永 , 靳双龙 , 宋宗朋 , 刘晓琳 , 王姝 , 陈帅 , 丁禹 , 车建峰 , 王铮 , 滑申冰 , 宫婷 , 杨耘博 , 姜文玲 , 赵艳青 , 马振强 , 张艾虎 , 兰玥 , 高京娜
IPC分类号: G06Q10/04 , G06F30/27 , G06N3/0455 , G06F111/10
摘要: 本发明公开了一种区域风场数值预报结果订正方法、装置及介质。其中,方法包括:获取区域风场的数值天气预报数据以及气象观测站点的风速观测数据;将风速观测数据进行格点化处理,构建与数值天气预报数据时空分辨率一致的网格化观测数据;根据数值天气预报数据以及网格化观测数据对深度学习网络模型进行训练,得到风速订正模型;利用风速订正模型,根据获取的待订正数值预天气报数据及其时空区间内的网格化观测数据,确定待订正数值天气预报数据的订正数值天气预报数据。
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