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公开(公告)号：CN115526436A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211401211.7
申请日：2022-11-09
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供一种基于主成分分析网络的风功率预测方法，属于采用主成分分析网络预测风功率技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于主成分分析网络的风功率预测方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：通过采集风力发电场站的历史风速、风向、云量、表面气压、环境温度、降水量、各气象数据波动变量、有功功率状态变量来融合构建样本数据；对样本数据每一个状态变量分别进行奇异点剔除，剔除该样本后，采用插值法在剔除数据点的时间序列中补充数据；将处理后的样本数据中每个状态变量进行归一化处理，构建数据集；对构建的数据集进行主成分分析网络特征学习，提取风电场数据状态变量的特征信息；本发明应用于风功率预测。
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公开(公告)号：CN114021447A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111275044.1
申请日：2021-10-29
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明属于电力技术领域，具体涉及一种新能源光伏发电功率预测方法；包括以下步骤：S1：获取含天气突变敏感因子的光伏电站历史数据作为基本训练样本集A；S2：根据基本训练样本集A，筛选可变形基本样本构成可变形基本样本集Deformable；S3：根据可变形基本样本集Deformable选取出变形种子Seedm(m＝1,2,...,M)，由M组变形种子生成变形种子数据集Seed；S4：根据变形种子数据集Seed的前M‑1组数据Seedm(m＝1,2,...,M‑1)依次进行变形，生成M‑1组虚拟变形样本Virtualm(m＝1,2,...,M‑1)，组成虚拟变形样本集Virtual；S5：根据基本训练样本集A和虚拟变形样本集Virtual中的样本进行双重神经网络训练；S6：利用训练后的神经网络，进行超短期功率预测；本发明提升了恶劣天气条件下功率预测准确度的同时提升了电网的稳定性。
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公开(公告)号：CN114021447B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111275044.1
申请日：2021-10-29
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明属于电力技术领域，具体涉及一种新能源光伏发电功率预测方法；包括以下步骤：S1：获取含天气突变敏感因子的光伏电站历史数据作为基本训练样本集A；S2：根据基本训练样本集A，筛选可变形基本样本构成可变形基本样本集Deformable；S3：根据可变形基本样本集Deformable选取出变形种子Seedm(m＝1,2,.....,M)，由M组变形种子生成变形种子数据集Seed；S4：根据变形种子数据集Seed的前M‑1组数据Seedm(m＝1,2,.....,M‑1)依次进行变形，生成M‑1组虚拟变形样本Virtualm(m＝1,2,......,M‑1)，组成虚拟变形样本集Virtual；S5：根据基本训练样本集A和虚拟变形样本集Virtual中的样本进行双重神经网络训练；S6：利用训练后的神经网络，进行超短期功率预测；本发明提升了恶劣天气条件下功率预测准确度的同时提升了电网的稳定性。
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公开(公告)号：CN115660500A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211392144.7
申请日：2022-11-08
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种新能源发电项目弃电率评估方法，属于新能源技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种新能源发电项目弃电率评估方法的改进；包括如下步骤：获取新能源发电项目及所在电网技术经济数据信息；根据获取信息分析新能源发电项目并网消纳范围和弃电影响因素；根据消纳范围，建立不考虑网络约束的新能源发电弃电率计算模型，确定计算约束条件；计算新能源发电项目在消纳范围内的限电率；考虑系统存在网络约束，分析是否存在传输断面限制，计算传输断面受阻下的弃电率；根据弃电影响因素，计算新能源发电项目评估水平年综合弃电率及未来n年限电率的变化趋势；对计算结果进行校验与分析；本发明应用于新能源。
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公开(公告)号：CN115660202A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211392112.7
申请日：2022-11-08
申请人： 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供了一种依据光伏组件衰减特性分期修正预测功率的方法，属于光伏组件功率预测技术领域；解决了现有功率预测方法未能有效兼顾电站光伏组件衰减因素出现预测误差的问题；解决技术问题所采用的技术方案为；依据光伏组件衰减特性分三档分别用不同策略构建修正函数，使用时间标签，通过时间标签判断修正函数是否需要更新或更替，使得构造函数比修正预测功率的频率次数大大减少，提出光伏组件投运三年后取跨年数据按月构建修正函数的方法，既能修正预测功率模型在兼顾光伏组件年衰减特性方面不足造成的误差，同时按月构建的修正函数也能修正预测功率模型在兼顾月份环境等影响因素不同方面的不足造成的误差；本发明应用于光伏组件功率预测。
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