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公开(公告)号：CN118035875B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410439754.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G06N3/0442 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 一种基于极端天气影响因子的风力发电功率预测方法及系统，该方法包括以下步骤：首先获取风电机发电组信息、风况等气象信息，基于双向长短期记忆网络构建影响因子与功率映射模型并进行预测，得到初步功率预测结果；其次，基于气象参数，判定极端天气类型，并构建极端天气影响因子与功率损失时序密度函数，结合概率密度函数，诊断功率损失的可能性；最后基于时序功率损失，进一步订正初步功率预测结果。本发明克服了极端天气下，因气象恶劣导致的风机覆冰、风机切机等，致使功率波动而造成风力发电功率预测出现大偏差问题。
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公开(公告)号：CN118035875A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410439754.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G06N3/0442 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 一种基于极端天气影响因子的风力发电功率预测方法及系统，该方法包括以下步骤：首先获取风电机发电组信息、风况等气象信息，基于双向长短期记忆网络构建影响因子与功率映射模型并进行预测，得到初步功率预测结果；其次，基于气象参数，判定极端天气类型，并构建极端天气影响因子与功率损失时序密度函数，结合概率密度函数，诊断功率损失的可能性；最后基于时序功率损失，进一步订正初步功率预测结果。本发明克服了极端天气下，因气象恶劣导致的风机覆冰、风机切机等，致使功率波动而造成风力发电功率预测出现大偏差问题。
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公开(公告)号：CN118038083B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410447535.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 一种影响新能源出力的东北冷涡天气系统的识别方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，设定东北冷涡中心监测区域，采用24点法识别监测区域内的低涡中心；步骤2，基于步骤1中获得的低涡中心，判别冷中心或冷槽，进而筛选获得监测区域内的冷涡中心；步骤3，基于步骤2中获得的冷涡中心，识别监测区域内的闭合等值线；步骤4，基于步骤3中获得的监测区域内的闭合等值线，计算冷涡天气系统的图形特征参数。本发明设计了一种识别效率较高、不依赖于主观距离阈值设定的冷涡合并判别标准，且能够客观定量地识别东北冷涡天气系统的闭合等值线，从而可计算冷涡天气系统的图形特征信息的新算法，为东北冷涡相关的科学研究和业务应用提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN118036347B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410434228.5
申请日：2024-04-11
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F18/2321 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 一种适用于极端天气的风力发电全流程误差溯源方法及系统，涉及新能源发电控制技术领域。方法包括：采集风电机组、场站信息、气象信息等数据，通过数据清洗，构建不同风速下功率概率密度分布函数，剔除误差数据；其次，构建双向长短期记忆网络构建功率预测模型；之后，定义极端天气诊断因子包括：基于极端天气诊断、机组误差构建风机出力状态诊断模型；最后，构建预测误差解耦分析模型，将预测环节误差划分为数值气象预测报误差、模型误差、实际开机与计划开机容量不一致导致功率预测误差以及机组误差，实现功率预测全环节误差解耦分析，从业务链条角度对风电功率预测全环节误差解耦分析，定量化评价分析功率预测各环节的误差占比。
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公开(公告)号：CN117335390A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311231389.6
申请日：2023-09-22
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网上海市电力公司 , 中国科学院电工研究所
Abstract: 本发明公开了一种极端条件下提升风电功率稳定性的预测方法、系统及介质，该方法包括对目标区域内风力发电站设备运行状态检查；判断目标区域未来时间段内出现极端天气的可能性，并根据不同的条件判断设备稳定运行的可能性；判断所有风力发电站设备按照前述步骤操作的结果，预测风力发电稳定输出功率；匹配风力机组的输出功率与电网潮流约束条件，确定当前天气条件下的风力机组输出功率符合电网稳定调控要求。本发明解决了现有技术中在恶劣天气下未对风力发电设备稳定运行的可能性进行分析，导致风力发电输出功率的预测结果不准确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118068454A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410461910.3
申请日：2024-04-17
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 一种影响新能源出力的冷涡移动轨迹预测方法及系统，所述方法：设定冷涡轨迹上相邻时次冷涡中心最大经向和纬向位移范围，计算冷涡移动路径的总时次数，对第1至Nt‑1个时次的所有冷涡中心进行编号；从编号为1的冷涡中心开始，判断是否能够进行冷涡匹配，若能匹配，则开始步骤3，若不能，编号加1，重复步骤2；进行冷涡匹配；得到轨迹序号序列，轨迹序号除0以外且相同的冷涡中心即为同一个冷涡中心的移动轨迹上的冷涡中心，识别出冷涡的移动轨迹。本发明可用于多冷涡共存情形下相邻时次多冷涡系统自动匹配和冷涡移动路径的识别计算。
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公开(公告)号：CN117374924A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311239208.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于新能源功率预测的风速订正方法及装置，本发明首先获取历史气象预报风速、历史观测风速和地形高程；其次根据历史气象预报风速数据和地形高程数据生成预报风速累计频率曲面，根据历史观测风速数据和地形高程数据生成观测风速累计频率曲面；之后将预报风速累计频率曲面中的预报风速累计频率，和观测风速累计频率曲面中对应的观测风速累计频率设为相等，获取气象预报风速数据和地形高程数据与观测风速数据之间的映射关系，作为风速订正模型；最后将待订正的气象预报风速数据和地形高程数据输入风速订正模型，输出订正后的风速。本发明精度更高，订正后风速更接近于真实风速,本发明应用于新能源功率预测，可以提高预测精度。
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公开(公告)号：CN118068454B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410461910.3
申请日：2024-04-17
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 一种影响新能源出力的冷涡移动轨迹预测方法及系统，所述方法：设定冷涡轨迹上相邻时次冷涡中心最大经向和纬向位移范围，计算冷涡移动路径的总时次数，对第1至Nt‑1个时次的所有冷涡中心进行编号；从编号为1的冷涡中心开始，判断是否能够进行冷涡匹配，若能匹配，则开始步骤3，若不能，编号加1，重复步骤2；进行冷涡匹配；得到轨迹序号序列，轨迹序号除0以外且相同的冷涡中心即为同一个冷涡中心的移动轨迹上的冷涡中心，识别出冷涡的移动轨迹。本发明可用于多冷涡共存情形下相邻时次多冷涡系统自动匹配和冷涡移动路径的识别计算。
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公开(公告)号：CN118038083A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410447535.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 一种影响新能源出力的东北冷涡天气系统的识别方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1，设定东北冷涡中心监测区域，采用24点法识别监测区域内的低涡中心；步骤2，基于步骤1中获得的低涡中心，判别冷中心或冷槽，进而筛选获得监测区域内的冷涡中心；步骤3，基于步骤2中获得的冷涡中心，识别监测区域内的闭合等值线；步骤4，基于步骤3中获得的监测区域内的闭合等值线，计算冷涡天气系统的图形特征参数。本发明设计了一种识别效率较高、不依赖于主观距离阈值设定的冷涡合并判别标准，且能够客观定量地识别东北冷涡天气系统的闭合等值线，从而可计算冷涡天气系统的图形特征信息的新算法，为东北冷涡相关的科学研究和业务应用提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN116953816A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310710041.9
申请日：2023-06-15
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种气象场预测数据获取方法、风电功率预测方法及系统，本发明采用损失函数构建模块和卷积神经网络模型构建气象要素校正模型，根据气象预报数据、地面测风塔观测数据和气象要素校正模型，获得风电场近地面的气象场预测数据，相较于传统的大尺度区域气象场预测数据，可以支撑高精度的风电功率预测。
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