公开(公告)号：CN115271225B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202210934999.1

申请日：2022-08-05

Applicant: 中国矿业大学(北京) ,  国网甘肃省电力公司经济技术研究院

Inventor： 李亚龙 ,  金叶 ,  孙亚璐 ,  丁坤 ,  王鑫 ,  查雯婷

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开一种基于小波降噪和神经网络的风力‑风功率建模方法，建模方法包括：预处理原始风电数据集，得到基本数据集；基于小波降噪技术，对基本数据集进行降噪处理，得到去噪数据集；基于去噪数据和滑动时间窗口算法，构建网络数据集并划分训练集、验证集和测试集；搭建改进Transformer网络；通过训练和验证改进Transformer网络，得到最佳风力‑风功率模型；采用最佳风力‑风功率模型进行测试，输出风功率估计值。本发明为新能源并网及调度决策提供了指导，能够有效的提高建模精度，进而提升风功率预测的精度，降低新型电力系统不确定性调度的难度。

公开(公告)号：CN115271225A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210934999.1

申请日：2022-08-05

Applicant: 中国矿业大学(北京) ,  国网甘肃省电力公司经济技术研究院

Inventor： 李亚龙 ,  金叶 ,  孙亚璐 ,  丁坤 ,  王鑫 ,  查雯婷

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开一种基于小波降噪和神经网络的风力‑风功率建模方法，建模方法包括：预处理原始风电数据集，得到基本数据集；基于小波降噪技术，对基本数据集进行降噪处理，得到去噪数据集；基于去噪数据和滑动时间窗口算法，构建网络数据集并划分训练集、验证集和测试集；搭建改进Transformer网络；通过训练和验证改进Transformer网络，得到最佳风力‑风功率模型；采用最佳风力‑风功率模型进行测试，输出风功率估计值。本发明为新能源并网及调度决策提供了指导，能够有效的提高建模精度，进而提升风功率预测的精度，降低新型电力系统不确定性调度的难度。

公开(公告)号：CN112580874A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011521190.3

申请日：2020-12-21

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 查雯婷 ,  刘婕 ,  李亚龙 ,  杨帆 ,  闫利成 ,  金叶 ,  胡龙韦

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了人工智能领域的一种基于随机森林算法和TCN的短期风电功率预测方法，包括：汇总风电功率预测原始数据集；风电功率预测原始数据集预处理；基于随机森林算法，筛选风电功率预测数据的特征数据；以特征数据作为输入，构建TCN网络预测模型；通过训练和验证得到最佳TCN网络预测模型；采用最佳TCN网络预测模型对风电功率进行预测。本发明为提高短期风电功率的预测精度，解决风电并网后电力系统难以维持稳定、经济运行和科学调度的技术难题提供了新方法。

公开(公告)号：CN115100542A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210864523.5

申请日：2022-07-21

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 查雯婷 ,  胡龙韦 ,  李亚龙 ,  金叶

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/766 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/22 ,  G06V10/20 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于半监督学习和可变形卷积的输电塔遥感目标检测方法，所述方法包括：采集输电塔卫星遥感图片,构建已标注数据集和未标注数据集；构建基于可变形卷积的输电塔遥感目标检测模型；通过训练和验证得到基于已标注数据集的输电塔遥感目标检测模型；基于已标注数据集的输电塔遥感目标检测模型，对未标记数据集中的图片进行检测，得到未标记数据集的伪标签；针对已标注数据集和带伪标签的未标注数据集进行共同训练和验证，获得最优的输电塔遥感目标检测模型；基于最优的输电塔遥感目标检测模型，对卫星遥感图片中输电塔进行检测，并计算目标检测精度。本方法更准确地检测出输电塔目标，提高了输电塔勘测效率。