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公开(公告)号：CN118394745A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410457657.4
申请日：2024-04-16
申请人： 华能烟台新能源有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能山东发电有限公司 , 华能山东发电有限公司烟台发电厂
IPC分类号： G06F16/215 , G01D21/02 , G16C20/90
摘要： 本申请提出一种CTD数据的质量控制方法、装置及电子设备。该方法包括：获取CTD测量设备测量的第一观测数据，并基于第一观测数据的位置信息和深度信息，对第一观测数据进行第一次质量控制，得到观测层数据；根据观测层数据的深度，对观测层数据进行插值，得到第一标准层数据；基于第一标准层数据的深度信息，对第一标准层数据进行第二次质量控制，得到目标数据。由此，本方案通过对数据进行两次质量控制，可以对数据进行更深入的验证和校准，进一步减少误差，提高数据的精确度，进而降低数据出错的可能性，使数据更加可靠。
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公开(公告)号：CN118732085A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410638697.9
申请日：2024-05-22
摘要： 本公开实施例涉及天气预警技术领域，提供了一种冰雹天气预警方法及装置、电子设备、存储介质，方法包括：获取天气监测数据；将所述天气监测数据输入判别函数，得到对应的判定值；其中，所述判别函数根据与冰雹天气相关的多种大气环境参量构建得到；判断所述判定值是否符合冰雹天气对应的阈值范围，若是，则发布冰雹预警。本公开实施例综合考虑多种大气环境参量构建判别函数，以冰雹天气对应的大气环境参量阈值范围为指示，能够对冰雹天气发生条件进行全面把握，建立了科学合理的冰雹天气预警策略，有效提高了对冰雹天气的准确预测能力和有效预警能力。
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公开(公告)号：CN118523297A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410583962.8
申请日：2024-05-11
摘要： 本申请提出一种风电场的风功率密度预测方法、装置、电子设备和介质，方法包括：获取气象参数的预报数据集，根据目标风电场对应的区域数值天气预报模式对各个成员的初始预报数据进行动力降尺度，得到各个成员的区域预报数据，根据各个成员的区域预报数据中风力发电机组轮毂高度处的大气状态参数值和风速值，确定各个成员对应的风功率密度，根据多个成员对应的风功率密度，确定风功率密度的平均值和离散度，根据多个成员对应的风功率密度和设定的风功率密度的等级阈值，确定目标事件的发生概率，根据风功率密度的平均值和离散度，以及目标事件的发生概率，确定风电场的风功率密度的预测结果，提高了风功率密度的预测准确性。
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公开(公告)号：CN118861876A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410905193.9
申请日：2024-07-08
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/2413
摘要： 本发明提出一种风电机组最优样本数量确定方法和装置，方法包括：获取目标风电机组的多组标准样本和各组标准样本的类别；对各组标准样本进行分类，以得到至少一组测试样本和至少一组定性样本；根据各组测试样本和各组定性样本，确定每组测试样本与每组定性样本之间的距离度量；根据各距离度量、各组测试样本的类别和各组定性样本的类别，确定目标风电机组对应的用于风电机组异常数据识别的最优样本数量。由此，可针对不同的风电机组，基于每个风电机组的标准样本来确定各自对应的最优样本数量，不仅能够提高后续进行风电机组异常数据识别的准确性，还能够优化资源分配，确保将有限的资源用在最需要的地方，避免不必要的资源浪费。
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公开(公告)号：CN118445275A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410537040.3
申请日：2024-04-30
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能山东发电有限公司 , 华能山东发电有限公司烟台发电厂
IPC分类号： G06F16/215
摘要： 本发明提出一种气象数据质量控制方法和装置，方法包括：对待检验的气象数据进行连续性检验，以基于连续性检验的检验结果对经过连续性检验的气象数据编质量控制标识码；对经过连续性检验的编码为第一标识码的气象数据进行范围检验，以基于范围检验的检验结果对经过范围检验的气象数据重新编质量控制标识码；对经过范围检验的编码为第二标识码的气象数据进行极值检验，以基于极值检验的检验结果对经过极值检验的气象数据重新编质量控制标识码；对经过范围检验的编码为第一标识码的气象数据和经过极值检验的编码为第一标识码的气象数据进行至少一种一致性检验，以基于至少一种一致性检验的检验结果，确定目标气象数据。规范了气象数据的检验流程。
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公开(公告)号：CN118330786A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410564035.1
申请日：2024-05-08
申请人： 华能山东发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能山东发电有限公司烟台发电厂
IPC分类号： G01W1/10 , G06N20/20 , G06F18/2431
摘要： 本公开提出一种冰雹天气的预测方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及天气预测技术领域，该方法包括：获取训练数据集，训练数据集中含有基于历史气象观测数据构建的因变量数据，以及基于历史雷达产品数据所构建的自变量数据；基于训练数据集，对初始随机森林模型进行训练，以使初始随机森林模型完成目标学习目标；将完成目标学习目标的初始随机森林模型作为训练完成的随机森林模型；基于随机森林模型和第一时刻的目标雷达产品数据，预测第二时刻是否会发生冰雹事件。由此，通过收集历史的雷达产品、强对流天气数据，通过构建随机森林模型用于冰雹预测，从而提高实现冰雹事件的业务化客观识别，为预报员进行冰雹事件的预测提供指导性建议。
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公开(公告)号：CN117744873A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311767972.9
申请日：2023-12-20
申请人： 华能山东发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能山东发电有限公司烟台发电厂
摘要： 本发明实施例提供了一种风力发电机的风速预测方法、系统、设备及存储介质，其中，方法包括：根据目标风力发电机在目标时段内的机舱风速集，从预设风速订正系数矩阵中提取风速订正系数集，并基于风速订正系数集对机舱风速集进行订正，获得目标风力发电机经过订正的机舱风速集，预设风速订正系数矩阵是基于历史来流风速集和各风力发电机的历史机舱风速集构建的，风速订正系数矩阵包括各风力发电机在各风速区间内的风速订正系数，基于目标风力发电机经过订正的机舱风速集，生成线性拟合曲线，并基于线性拟合曲线获得目标风力发电机在目标预测时刻的预测风速。本发明提高了对风速的预测精度。
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公开(公告)号：CN117763826A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311769614.1
申请日：2023-12-20
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F119/02
摘要： 本发明实施例提供了一种瞬时风速的测算方法、系统、设备及存储介质，其中，方法包括：获得目标待测区域的大气数据组和地面粗糙系数，基于第一预设脉动风速生成算法或第二预设脉动风速生成算法，生成目标待测区域的目标测算高度在目标测算时刻的脉动风速，根据大气数据组中的地面平均风速、地面平均风速的测算高度、地面粗糙系数和目标测算高度，求得目标测算高度的平均风速，将脉动风速和平均风速的和，确定为目标待测区域的目标测算高度在目标测算时刻的瞬时风速。本发明提高了瞬时风速的测算效率。
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公开(公告)号：CN118779799A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410905196.2
申请日：2024-07-08
申请人： 华能烟台新能源有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能海上风电科学技术研究有限公司 , 华能山东发电有限公司
IPC分类号： G06F18/2433
摘要： 本发明提出一种风电机组异常数据识别方法和装置，方法包括：获取目标风电机组的待识别数据和多组标准样本，以及各组标准样本的类别；根据待识别数据和各组标准样本，确定待识别数据与每组标准样本之间的距离度量；根据待识别数据与每组标准样本之间的距离度量，从各组标准样本中选取目标风电机组对应的用于风电机组异常数据识别的最优样本数量组目标标准样本；根据各组目标标准样本的类别，确定待识别数据的类别，以根据待识别数据的类别，确定待识别数据是否异常。由此，可通过匹配待识别数据和标准样本之间的距离进行异常识别，并且在异常识别的过程中，由于可以针对不同的风电机组确定各自对应的最优样本数量，能有效提高异常识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118916633A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410964250.0
申请日：2024-07-18
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/214 , G01K13/02 , G01K1/02
摘要： 本发明提出一种样本映射关系确定方法和装置，其中，方法包括：获取目标区域目标时段内的海温数据集；根据海温数据集中各海温数据的深度特征，从海温数据集中确定至少一个海温数据组；针对任一海温数据组，根据海温数据组中各海温数据的时间特征，确定海温数据组中至少一个目标海温数据对应的特征集数据和标签数据；针对海温数据组中的任一目标海温数据，确定目标海温数据对应的特征集数据与目标海温数据对应的标签数据之间的样本映射关系；其中，样本映射关系用于训练海温预测模型。由此，在确定样本映射关系的过程中，充分考虑了海温数据的空间特征和时间特征，有利于更准确地捕捉海温数据的动态变化过程，从而实现对未来海温数据的精确预测。
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