公开(公告)号：CN116757316A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310670839.5

申请日：2023-06-07

Applicant: 云南电网有限责任公司

Inventor： 刘双全 ,  彭小圣 ,  段睿钦 ,  魏沛杰 ,  朱欣春 ,  赵珍玉 ,  张杰 ,  张聪通 ,  赵栩 ,  杨韵琛 ,  李相勇 ,  符凯祥 ,  杨泽泰

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/092 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开一种基于数据增强与CNN‑LSTM的风电功率概率预测方法，将采集的NWP数据及对应功率数据划分成两个独立数据集，用于预测模型训练和测试；首先用训练数据集对Wasserstein GAN进行训练，生成大量与训练数据集样本相似的数据，同时采用误差分布相似的风电场数据实现数据迁移；将真实训练数据集样本与生成样本分别作为LSTM与CNN模型的输入，并通过全连接层构成CNN‑LSTM组合概率预测模型；为评判预测模型性能，选取最合适的预测模型，将测试数据集输入选取的CNN‑LSTM概率预测模型后进行预测，输出结果。本发明方法适用于新建风电场或极端天气等数据不充足场景下的风电功率概率预测，相较于直接建模，预测精度高，数据适用范围广，具有推广价值。

公开(公告)号：CN116720616A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310674704.6

申请日：2023-06-07

Applicant: 云南电网有限责任公司

Inventor： 刘双全 ,  彭小圣 ,  周涵 ,  陈若凡 ,  陈凯 ,  魏沛杰 ,  蒋燕 ,  周彬彬 ,  杨韵琛 ,  王有香 ,  张聪通 ,  邵其专 ,  李家鹏 ,  张琳波

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开一种极端大风场景风电场短期功率预测方法，将采集的NWP数据及对应功率数据划分为训练集数据和测试集数据，用于预测模型训练和测试，根据蒲氏风力等级对训练集数据进行风速区间划分，得到出力受限样本数据及出力正常样本数据，基于TimeGAN对训练集数据进行样本数据扩充，将扩充后的样本数据用于训练基于孪生网络构建风电出力受限模式识别模型，用出力受限/正常样本数据基于梯度提升树算法去构建基于LSTM风电出力受限/正常时段预测模型，并构建组合WPP预测模型；将测试集数据输入WPP预测模型进行预测输出结果。通过本发明方法能有效提升极端大风场景如台风天气的预测精度，数据适用范围广，相关技术路线可推广至其他极端天气场景，具有推广价值。