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公开(公告)号:CN118589470A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410521842.5
申请日:2024-04-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于天气样本增强生成的风电功率预测方法及系统,属于风电功率预测技术领域。本发明方法,包括:获取风电场集群的天气样本;使用预先训练的条件生成对抗网络模型,对所述天气样本进行增强,并学习天气样本的数据特征,生成具有特定特征的生成样本;将所述天气样本和生成样本,输入至预先训练的残差网络模型,预测出所述风电场集群的风电功率。本发明通过生成对抗网络模型及残差网络模型对风电场集群的风电功率预测,计算量小,预测精度较高。
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公开(公告)号:CN119338066A
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411460950.2
申请日:2024-10-18
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种水电站日径流预测方法、系统、设备和可读存储介质,本发明建立基于最小二乘支持向量机的预测模型,并采用多策略改进合作搜索算法,通过正弦初始化解空间策略、动态交流策略、游走变异策略进行参数寻优,从而避免传统模型参数寻优技术出现的聚集效应,提高领域寻优能力和全局搜索能力;同时还对预测结果进行误差时空综合修正,得到最终的日径流预测值。提升了水电站日径流预测精度,为电网调度提供了可靠的数据支撑和技术支撑。
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