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公开(公告)号：CN109918364B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910149966.4
申请日：2019-02-28
申请人： 华北电力大学 , 国电联合动力技术有限公司
IPC分类号： G06F16/215
摘要： 本发明属于风电机组数据测量处理技术领域，尤其涉及一种基于二维概率密度估计和四分位法的数据清洗方法，包括：采集风电机组轮毂高度处风速、功率、桨距角数据后归一化预处理，形成样本数据集；采用二维非参数核密度估计方法计算功率和桨距角的联合概率密度函数，并通过网格划分法确定桨距角分界线位置；基于桨距角分界线，将功率和桨距角数据划分为正常数据和异常数据，并采用数据时间对标法得到正常的风速和功率数据；针对清洗后遗漏异常数据，采用四分位法进行数据再清洗。本方法通用性强，可有效识别过渡区域数据类别和科学地清洗大量堆积型限电数据，为风电机组的效能评估、性能分析、状态诊断、健康管理以及功率预测等提供可靠的数据基础。
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公开(公告)号：CN109918364A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910149966.4
申请日：2019-02-28
申请人： 华北电力大学 , 国电联合动力技术有限公司
IPC分类号： G06F16/215
摘要： 本发明属于风电机组数据测量处理技术领域，尤其涉及一种基于二维概率密度估计和四分位法的数据清洗方法，包括：采集风电机组轮毂高度处风速、功率、桨距角数据后归一化预处理，形成样本数据集；采用二维非参数核密度估计方法计算功率和桨距角的联合概率密度函数，并通过网格划分法确定桨距角分界线位置；基于桨距角分界线，将功率和桨距角数据划分为正常数据和异常数据，并采用数据时间对标法得到正常的风速和功率数据；针对清洗后遗漏异常数据，采用四分位法进行数据再清洗。本方法通用性强，可有效识别过渡区域数据类别和科学地清洗大量堆积型限电数据，为风电机组的效能评估、性能分析、状态诊断、健康管理以及功率预测等提供可靠的数据基础。
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公开(公告)号：CN117791549A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311377527.1
申请日：2023-10-23
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/25
摘要： 本公开涉及一种发电功率预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取海上风电基地中各场站的预报气象参数和历史实测参数；利用预先训练的场站气象参数预测模型，对各场站的预报气象参数和各场站的历史实测参数进行处理，得到各场站的预测气象参数；利用预先训练的多级风电功率预测模型，对各场站的预测气象参数、各场站的历史实测参数以及各场站的预报气象参数进行处理，得到海上风电基地的基地预测功率、各场站的场站预测功率以及每个场站中各机组的机组预测功率。通过上述方式，面对海上风电基地，能够利用两个不同的模型预测多空间尺度的发电功率，从而保证海上风电场的预测精度。
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公开(公告)号：CN117709705A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311493116.9
申请日：2023-11-09
申请人： 华北电力大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
摘要： 本公开涉及一种风电低出力事件预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取风电场或风电集群的历史气象数据和历史低出力事件；对历史气象数据和历史低出力事件进行因果关系分析，确定历史气象数据与历史低出力事件之间的因果关系强度分布；基于因果关系强度分布，从历史气象数据中确定目标气象数据；利用低出力事件预测模型，对目标气象数据进行低出力事件预测，得到风电场或风电集群的预测低出力事件。通过上述方式，从历史气象数据与历史低出力事件之间的因果关系强度分布中，挖掘与历史气象数据相关的目标气象数据，并联合低出力事件预测模型深度挖掘目标气象数据，有效的提高了大规模风电集群供电保障能力。
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公开(公告)号：CN116843191A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310668271.3
申请日：2023-06-07
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G01P5/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F18/214 , H02J3/00
摘要： 本发明提出一种基于多层NWP信息融合的风电集群风速预报方法及装置，属于数值天气预报数据修正领域。其中，所述方法包括：获取待预测时刻风电集群内各风电场在设定的不同高度层的NWP数据并输入预设的该风电场的NWP自订正模型，NWP自订正模型输出该风电场在待预测时刻的风速预测结果作为NWP自订正结果；将各风电场NWP自订正结果输入预设的风电集群NWP互校验模型，得到各风电场在待预测时刻的NWP风速修正结果，以实现对所述风电集群的风速预报。本发明在保证计算时效性的前提下，能减小数值天气预报过程中的历史规律性误差与未来随机性误差，有效提高数值天气预报整体精度，有助于获取更为准确的风电功率预测结果。
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公开(公告)号：CN116914730A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310808151.9
申请日：2023-07-04
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出一种基于广域卫星云图数据的日前光伏功率预测方法及装置，属于光伏超短期预测领域。其中，所述方法包括：获取待预测区域的光伏场站日前功率数据、日前气象数据和日前卫星云图数据；对日前卫星云图数据进行处理，得到各时刻的云团特征点信息和云团移动轨迹；将日前功率数据、日前气象数据、云团特征点信息和云团移动轨迹输入预设的日前光伏功率预测模型，该模型输出待预测区域第二日的光伏功率预测值。本发明通过联合更广空间尺度的云图数据与地面气象站监测数据，进而对日前的区域各场站光伏功率进行预测，能有效提高多种气象类型下的区域光伏功率预测精度。
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公开(公告)号：CN116845862A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310675855.3
申请日：2023-06-08
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提出一种长序列功率预测方法及装置，属于风电机组功率预测领域。其中，所述方法包括：获取风电场在待预测长时间序列的初始时刻之前的所述长时间序列长度的实测数据，所述实测数据包括功率数据和风速数据；将实测数据分别归一化后输入预设的长序列功率预测模型，该模型输出该风电场在待预测长时间序列的归一化后的功率预测结果；对该归一化后的功率预测结果进行反归一化，得到风电场在待预测长时间序列的功率预测结果。本发明在保证中长期功率预测时间尺度的同时，仍能输出时间分辨率较高的预测结果，且预测精度较高，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN114358398A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111556802.7
申请日：2021-12-17
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明提出一种基于深度神经网络的数值天气预报风速修正方法，属于数值天气预报风速修正领域。该方法首先采集风电场历史数值天气预报风速数据和历史实测风速数据以构建风速数据集；构建基于长短时记忆深度神经网络的数值天气预报风速修正模型；通过离线训练，确定模型输入和输出的最优时间长度；通过在线训练，确定模型的最优更新频率；根据模型输入和输出的最优时间长度对未来数值天气预报风速数据进行在线修正，按照模型的最优更新频率对模型进行在线更新，以实现对数值天气预报风速数据的动态修正。本发明通过建立动态修正策略弥补数据量少造成的数据特征提取不充分问题，降低数值天气预报风速预测误差，减小该误差对风电功率预测的影响。
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公开(公告)号：CN109753759B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910136172.4
申请日：2019-02-25
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明属于风电机组控制技术领域，尤其涉及一种基于等效功率的风轮等效风速计算方法，包括：考虑风切变效应对风轮扫略平面内风速的影响来确定叶片某方位角处的风速计算式；采用三阶泰勒级数展开简化风速计算式，并利用微元面积法，求取风轮空间平均风速其对应的叶尖速比；定义风速产生的气动转矩与风轮等效风速、叶片气动转矩影响系数的关系；求取风轮机械转矩在风轮空间平均风速所对应的叶尖速比处的偏微分线性化，综合得到风轮转矩公式；通过风轮瞬时机械功率、通过风轮平均机械功率和基于等效风速的风轮机械功率求得基于等效功率的风轮瞬时等效风速和风轮平均等效风速。本发明为风电机组设计、控制及输出功率特性分析等领域优化了理论基础。
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公开(公告)号：CN117784282A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311799805.2
申请日：2023-12-25
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G01W1/02 , G06F18/27 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G01W1/10 , G06F123/02
摘要： 本公开涉及一种风光电站的天气预报数据预测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取风光电站在当前时刻之后的数值气象要素数据，并获取风光电站在当前时刻之后的预测风光时序数据；利用风光数据预测模型，对数值气象要素数据和预测风光时序数据进行处理，预测风光电站在未来时间段内的风光数据，得到风光电站的天气预报数据。由此，结合表征全球场大气状态特征的数值气象要素数据以及包含时序特征的预测风光时序数据，并利用训练好的风光数据预测模型，来预测风光电站未来的风光数据，提高了风光数据的预测精度，降低了风光电站在短期发电时产生的功率预测误差，从而保证电力系统平稳安全的运行。
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