公开(公告)号：CN118312901A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410488517.3

申请日：2024-04-23

申请人： 国网江苏省电力有限公司 ,  国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 ,  国网江苏省电力有限公司双创中心

发明人： 戴强晟 ,  杜云龙 ,  潘书磊 ,  霍雪松 ,  管国兵 ,  梅雪峰 ,  柴赟 ,  张扬

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/241 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提供了一种新型储能电站的海量数据分类采集方法，所述海量数据分类采集方法具体包括：(1)数据分类管理：对新型储能数据进行分类管理，通过不同类型数据层级关系进行分类，将数据分为一类数据，二类数据和三类数据；(2)信息采集链：根据数据分类结果和数据间的“1‑N”映射关系，对一类数据、二类数据、三类数据的“采集‑分析‑再采集”策略，形成有效数据信息采集链。本发明提供一种新型储能电站的海量数据分类采集方法，通过对新型储能数据进行分类管理，并结合各类数据的内部业务逻辑关系，进而在海量数据边缘侧管理时使用不同的采集范围、频次，以提高通讯链路有效数据利用率，降低关键数据传输时延等。

公开(公告)号：CN116562115A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202211552755.3

申请日：2022-12-06

申请人： 国网江苏省电力有限公司 ,  国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 ,  江苏方天电力技术有限公司

发明人： 郝雨辰 ,  霍雪松 ,  苏大威 ,  刘华伟 ,  梅雪峰 ,  戴强晟 ,  孙勇 ,  祝永晋 ,  柴赟 ,  管国兵 ,  杨勤胜 ,  曹卫青

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06Q50/06 ,  G06F119/02

摘要： 本发明基于机器学习与气象相似时刻的新能源发电预测方法，具体步骤如下：步骤一：对气象数据进行网格插值，构建历史气象数据；步骤二：对气象要素于发电功率相关性分析，选取高相关性的气象要素；步骤三：对高相关性气象要素主成分分析；步骤四：建立气象因子匹配系数与气象相似时刻数据集；步骤五：构建机器学习架构；步骤六：基于机器学习，对相似时刻数据集进行发电功率预测。本发明提出一种基于气象相似时刻和机器学习的新能源发电预测，综合考虑气象因素对新能源发电影响与发电功率的历史统计特征，以实现对新能源发电功率的准确预测。

公开(公告)号：CN115905943A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211421840.6

申请日：2022-11-14

申请人： 国网江苏省电力有限公司 ,  江苏方天电力技术有限公司 ,  国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司

发明人： 霍雪松 ,  郝雨辰 ,  苏大威 ,  刘华伟 ,  曹卫青 ,  柴赟 ,  杨勤胜 ,  戴强晟 ,  孙勇 ,  梅雪峰 ,  祝永晋 ,  熊政 ,  管国兵

IPC分类号： G06F18/241 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23213

摘要： 一种基于云模型的气象数据综合定量评价方法，具体步骤如下：步骤一：数据归一化处理，本技术将气象数据指标划分为实数型和模糊型2种属性类型，并将各项指标划分为正、负属性；步骤二：数据云化处理，将各属性指标数据统一用云模型Ci(Ex，En，He)表示；步骤三：建立判断矩阵，采用层次分析法确定属性云模型的权重wi(Ex，En，He)；步骤四：对多源属性云加权，生成待评价云模型Cz(Ex，En，He)；步骤五：构建隶属云标尺，计算待评价云与相近基础云的相似度；步骤六：基于评价云与相近基础云的相似度计算，定性、定量评价多源气象数据。本发明提出一种基于云模型理论的气象数据定量评价技术，其特征在于：综合考虑多源数据属性指标；综合考虑实数型、模糊型属性等数据特性；使用云模型统一表示，客观定性定量分析数据特点。

公开(公告)号：CN116484313A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310374105.2

申请日：2023-04-10

申请人： 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司

发明人： 管国兵 ,  周洪益 ,  柏晶晶 ,  潘书磊 ,  张扬 ,  梅雪峰

IPC分类号： G06F18/25 ,  G06F18/15 ,  G06F18/10

摘要： 本发明公开了一种基于最优插值的多源气象数据融合方法方法，包括以下步骤：1)获取再分析数据，对数据进行基于聚类方法的异常点剔除；2)获取卫星数据，对卫星数据进行连续性、一致性检验；3)：最优插值权函数求解；4)将预处理后的数据进行克里金插值，统一分辨率；最优插值融合；5)基于最优插值法进行数据融合。本发明提供一种基于最优插值法的多源气象数据融合方法，通过最优插值技术，把卫星遥感数据与再分析数据结合起来，形成高分辨率的总云量数据集，这将对近海区域研究以及太阳能开发利用都有重要的意义。

公开(公告)号：CN117613879A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311583211.8

申请日：2023-11-24

申请人： 国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司

发明人： 潘书磊 ,  管国兵 ,  柏晶晶 ,  张扬 ,  周洪益 ,  梅雪峰 ,  王辉

IPC分类号： H02J3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/38

摘要： 本发明提供了一种中低压台区分布式光伏功率预测方法，包括：对目标区域内的光伏电站进行聚类，得到虚拟集群单元；在虚拟集群单元中选择基准光伏电站；利用中尺度预报模式对目标区域按照虚拟集群单元对应子区域进行分区域时空气象要素预报，分别得到每一基准光伏电站对应子区域的预报时空气象要素；依次利用预报时空气象要素对对应的基准光伏电站进行功率预测，得到基准功率预测结果；基于基准功率预测结果和基准光伏电站与子区域的功率关系模型得到子区域的功率预测结果；利用光伏发电原理对各子区域的光伏利用效率分析，修正子区域的功率预测结果及其最大、最小功率预测曲线，得到得到功率预测结果。本发明能够准确对分布式光伏的功率进行预测。