一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN118153766A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410338452.4

    申请日:2024-03-25

    Abstract: 本发明涉及一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及介质,其中方法包括以下步骤:获取历史风电出力数据集,所述风电出力数据集包括不同天气下的历史风力发电量、风速;对风电出力数据集进行风速和天气类型标签离散化处理,构建第一数据集;利用基于条件生成对抗网络CGAN构建的数据增强模块对第一数据集中极端天气场景下的稀缺样本进行数据增强,得到第二数据集;获取实时气象数据,利用基于回归生成对抗网络RGAN构建的预测模块在线预测风电出力情况,所述预测模块以风速和天气类型数据作为输入,输出风电出力预测结果,利用第二数据集进行训练。与现有技术相比,本发明具有能够应对极端天气条件下风电出力的高度不确定性和变化性、预测准确性高等优点。

    一种电力数据可解释特征提取方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN118094225A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410241274.3

    申请日:2024-03-04

    Abstract: 本发明涉及一种电力数据可解释特征提取方法、设备及介质,其中方法包括:获取电力负荷数据集作为真实数据;构建信息最大化生成对抗网络并进行训练,该网络包括生成器网络模块、鉴别器网络模块和判别器网络模块,其中,生成器网络模块用于接收由随机噪声和隐含代码拼接而成的输入向量并进行处理后生成数据;鉴别器网络模块用于接收生成数据和真实数据并进行区分;判别器网络模块用于接收生成数据和真实数据,还原数据对应的隐含代码;网络训练过程基于隐含代码与生成数据的语义信息之间的互信息最大化的方式调整参数;将真实数据输入训练完成的判别器网络模块,还原数据对应的隐含代码作为可解释特征输出。与现有技术相比,本发明具有不依赖标签、特征提取结果可靠等优点。

    一种电缆故障位置的估计方法
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118465425A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410469262.6

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 本发明涉及一种电缆故障位置的估计方法,包括以下步骤:获取多次采用时频域检测法检测电缆故障位置的结果波形;对所有结果波形进行预处理,并提取信号奇异点获得奇异点数据集;基于所述奇异点数据集确定分类数量,并采用聚类算法进行计算得到每一分类对应的中心点;基于所述每一分类对应的中心点,估计电缆故障位置。与现有技术相比,本发明具有故障位置定位准确等优点。

    一种用于超导电缆失超的检测定位方法

    公开(公告)号:CN118191500A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410266390.0

    申请日:2024-03-08

    Abstract: 本发明涉及一种用于超导电缆失超的检测定位方法,包括以下步骤:复现失超状态:对第一终端通以阶梯型电流,输入至超导电缆本体和第二终端中;失超检测定位:将变流器与第一终端的连接断开,阶梯型电流输出停止,信号输出端输出调频信号作为超导电缆的入射信号,入射信号在超导电缆中传播,获得入反射信号,基于入射信号和入反射信号判断是否存在失超点,若否,则断开失超检测仪器与第一终端的连接,将变流器与第一终端重新连接,并提高阶梯型电流值,再断开电源,将失超检测仪器与第一终端连接重新进行失超检测,若是,则计算失超位置,完成检测定位过程。与现有技术相比,本发明具有针对局部失超快速、准确检测定位等优点。

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