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公开(公告)号：CN104598715B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201410643831.0
申请日：2014-11-07
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于气候态风速预测的区域风电电量预测方法，所述方法包括以下步骤：I、运用气候模式预测风速；II、确定风速的威布尔分布参数；III、确定单台风电机组的电量；IV、确定所述区域风电电量。该方法根据风速的气候态统计特征进行长期电量预测。
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公开(公告)号：CN104598715A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201410643831.0
申请日：2014-11-07
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明提供了一种基于气候态风速预测的区域风电电量预测方法，所述方法包括以下步骤：I、运用气候模式预测风速；II、确定风速的威布尔分布参数；III、确定单台风电机组的电量；IV、确定所述区域风电电量。该方法根据风速的气候态统计特征进行长期电量预测。
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公开(公告)号：CN106934191B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201511021532.4
申请日：2015-12-30
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网山东省电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司
发明人： 宋宗朋 , 冯双磊 , 王勃 , 靳双龙 , 胡菊 , 王伟胜 , 刘纯 , 马振强 , 姜文玲 , 赵艳青 , 王铮 , 杨红英 , 车建峰 , 卢静 , 张菲 , 杜延菱 , 路峰 , 张隽 , 李远卓 , 丁然 , 邢晶
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明提供一种基于自相似性的WRF模式风速订正方法，所述风速订正方法包括如下步骤：I、计算目标区域历史观测风速的自相似指数α；II、建立针对目标区域的WRF实时预报系统；III、建立订正模块。本发明提供的一种基于自相似性的WRF模式风速订正方法，基于实际风速的自相似指数订正WRF模式的预报风速，使得预报风速更符合实际，并在订正算法的基础上建立实时处理模块，实现对WRF模式预报风速的实时订正，该方法可有效降低WRF模式的风速预报误差，并进一步提高风功率预报的准确度。
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公开(公告)号：CN106156453B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201510131430.1
申请日：2015-03-24
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 江苏省电力公司
IPC分类号： G06F17/10
摘要： 本发明提供了一种基于数值天气预报数据的太阳能资源评估方法，包括步骤1：获取待测区域的地形数据、海温数据、地表植被数据和全球再分析资料数据；步骤2：用WRF模式对待测区域进行太阳辐照模拟，得到太阳辐照度的长期数据；步骤3：依据太阳辐照度的长期数据评估待测区域的太阳能资源。与现有技术相比，本发明提供的一种基于数值天气预报数据的太阳能资源评估方法。基于数值天气预报数据对太阳能资源进行评估，不依赖观测数据，可以对没有观测数据的地方进行评估，具有很强的可操作性和推广应用价值。
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公开(公告)号：CN106326625B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201510400100.8
申请日：2015-07-09
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网宁夏电力公司 , 国网山东省电力公司 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司
发明人： 宋宗朋 , 冯双磊 , 王勃 , 靳双龙 , 王伟胜 , 刘纯 , 胡菊 , 马振强 , 姜文玲 , 赵艳青 , 王铮 , 杨红英 , 车建峰 , 卢静 , 张菲 , 张慧玲 , 韩红卫 , 邵鹏 , 李婷
摘要： 本发明涉及一种耦合WRF与OpenFOAM模式的风场模拟方法，包括：输出并处理中尺度气象模式WRF数据；制作小尺度开源计算流体力学CFD模式OpenFOAM的精细化网络；WRF模式与OpenFOAM模式之间数据传递；驱动OpenFOAM模式进行计算。本发明提供的技术方案实现了WRF模式和OpenFOAM模式的耦合计算，将WRF的几公里水平分辨率的数据降尺度为OpenFOAM的30m分辨率数据，可改善WRF在复杂地形下的风场模拟效果，有助于提升风资源评估和风电功率预测业务水平和提高预测准确度。
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公开(公告)号：CN105048444B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201410399912.0
申请日：2014-08-14
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网冀北电力有限公司
发明人： 王伟胜 , 冯双磊 , 王勃 , 赵艳青 , 刘纯 , 姜文玲 , 车建峰 , 卢静 , 张菲 , 靳双龙 , 胡菊 , 王铮 , 杨红英 , 马振强 , 王东升 , 马锁明 , 崔正湃 , 孙荣富 , 王若阳
CPC分类号： F03D7/00 , G06F19/00 , Y02A90/15 , Y02E10/723
摘要： 本发明涉及一种基于测风塔测风数据的风电场弃风电量确定方法，该方法以测风塔测风数据为基础，考虑地形、地貌及风电机组尾流等影响，计算风电机组轮毂高度处的风速，再根据功率曲线获得风电机组理论功率，对风电场所有风电机组的理论功率求和得到风电场理论功率，最后将风电场理论功率和实际功率分别对时间积分，得到理论电量和实际电量，两者相减得到风电场弃风电量，实现对风电场弃风电量的精确计算。该方法普遍适用于各种风电场，成功解决了样板机法计算弃风电量精确度不高的问题。
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公开(公告)号：CN103001249B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210460427.0
申请日：2012-11-15
申请人： 中国电力科学研究院 , 山东电力集团公司 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J3/38
CPC分类号： Y02A30/12 , Y02E10/763
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的风电场短期功率预测方法，包括如下步骤：a.获取风电场所在地的气象要素数据的历史记录及与每一记录相对的输出功率；b.将气象要素数据修正为风机轮毂高度数据；c.将修正后的气象要素数据作为输入数据输入BP神经网络，将与气象要素数据对应的输出功率作为BP神经网络的输入对BP神经网络进行训练；d.根据数值天气预报获得风电场所在地在预测时间段的气象要素数据，并将气象要素数据修正为风机轮毂高度数据，生成修正后的气象要素数据；e.将步骤d所得的修正后的气象要素数据输入BP神经网络，输出的数据即为该预测时间段的风电场的发电输出功率。本发明方法简单易行，准确度高。
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公开(公告)号：CN104657588A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510012714.9
申请日：2015-01-09
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网山西省电力公司
发明人： 王铮 , 冯双磊 , 王勃 , 王伟胜 , 刘纯 , 王丰 , 赵俊屹 , 姜文玲 , 吴涛 , 赵艳青 , 金海峰 , 杨红英 , 刘苗 , 张菲 , 李煊 , 杨超颖 , 车建峰 , 卢静 , 胡菊 , 靳双龙 , 马振强 , 宋宗朋
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种天气类型的自动划分方法，其包括：选取气象数据；提取风速序列{Wpre}，将其转化成类风能序列{WEpre}，同时设置不同风过程区分阀值T1和T2；对类风能序列{WEpre}进行滤波，滤除其中的高频干扰信号，得到低频趋势信号WA；获取局部极值序列{Ex}；获取各天气过程的起始索引；获取各类天气过程Vi。本发明提供的方法可以预测未来结果中不同误差状态的结果，扩大不确定性状态大的估计区间，缩小不确定性状态小的估计区间，从而优化概率预测结果，提高概率预测精准度，能够有效减少电网运行成本，提高电网运行的经济型。
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公开(公告)号：CN103310283A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310154160.7
申请日：2013-04-28
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网新源张家口风光储示范电站有限公司
摘要： 本发明提供一种风光互补电站的选址方法，包括以下步骤：确定风光互补电站的候选场址；进行风电机组微观选址；确定风电机组的阴影分布；确定光伏阵列的安装位置；对选址结果进行校验和调整。本发明综合考虑风能和太阳能空间分布特性及风电场和光伏电站选址的特点，将风电场宏观选址、微观选址及光伏电站选址和设计技术融为一体，有助于充分利用有限的土地资源和宝贵的风能/太阳能资源、获得最大的经济和环境效益。
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公开(公告)号：CN103001249A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210460427.0
申请日：2012-11-15
申请人： 中国电力科学研究院 , 山东电力集团公司 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J3/38
CPC分类号： Y02A30/12 , Y02E10/763
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的风电场短期功率预测方法，包括如下步骤：a.获取风电场所在地的气象要素数据的历史记录及与每一记录相对的输出功率；b.将气象要素数据修正为风机轮毂高度数据；c.将修正后的气象要素数据作为输入数据输入BP神经网络，将与气象要素数据对应的输出功率作为BP神经网络的输入对BP神经网络进行训练；d.根据数值天气预报获得风电场所在地在预测时间段的气象要素数据，并将气象要素数据修正为风机轮毂高度数据，生成修正后的气象要素数据；e.将步骤d所得的修正后的气象要素数据输入BP神经网络，输出的数据即为该预测时间段的风电场的发电输出功率。本发明方法简单易行，准确度高。
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