-
公开(公告)号：CN113408676A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110965124.3
申请日：2021-08-23
申请人： 国网江西综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开一种结合云端与边端的窃电用户识别方法及装置，方法包括：响应于获取边端的用户历史用电数据以及终端设备窃电记录，分别提取窃电识别评估指标和窃电标签，使形成训练数据集；基于训练数据集对组合分类模型进行训练，其中，组合分类模型为基于LightGBM子模型和神经网络子模型的组合模型；将某一用户实时用电数据输入组合分类模型中，输出某一用户的窃电嫌疑系数，使确定窃电嫌疑用户。通过边端服务器对数据进行预处理并生成窃电识别标签，降低了云端服务器的计算负担，提高计算效率与检测效率，并且采用LightGBM模型和BP神经网络的组合模型，加快了运算的速度并提高了分类的准确度。
-
公开(公告)号：CN117522169A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311573996.0
申请日：2023-11-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种风电功率的预测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取风电集群中各风电场的未来时间段内的预测气象数据以及多个历史时间段内的历史气象数据；基于历史气象数据确定预测气象数据对应的预测气象事件类别；根据预测气象事件类别确定对应的目标气象数据组合以及目标风电功率预测模型；获取目标气象数据组合对应的目标预测气象数据；将目标预测气象数据输入至目标风电功率预测模型中，获得目标预测风电功率。本公开实施例，可以得到准确的目标预测风电功率，从而可以实现对风电集群功率的精准预测。
-
公开(公告)号：CN117791549A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311377527.1
申请日：2023-10-23
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/25
摘要： 本公开涉及一种发电功率预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取海上风电基地中各场站的预报气象参数和历史实测参数；利用预先训练的场站气象参数预测模型，对各场站的预报气象参数和各场站的历史实测参数进行处理，得到各场站的预测气象参数；利用预先训练的多级风电功率预测模型，对各场站的预测气象参数、各场站的历史实测参数以及各场站的预报气象参数进行处理，得到海上风电基地的基地预测功率、各场站的场站预测功率以及每个场站中各机组的机组预测功率。通过上述方式，面对海上风电基地，能够利用两个不同的模型预测多空间尺度的发电功率，从而保证海上风电场的预测精度。
-
公开(公告)号：CN117709705A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311493116.9
申请日：2023-11-09
申请人： 华北电力大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
摘要： 本公开涉及一种风电低出力事件预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取风电场或风电集群的历史气象数据和历史低出力事件；对历史气象数据和历史低出力事件进行因果关系分析，确定历史气象数据与历史低出力事件之间的因果关系强度分布；基于因果关系强度分布，从历史气象数据中确定目标气象数据；利用低出力事件预测模型，对目标气象数据进行低出力事件预测，得到风电场或风电集群的预测低出力事件。通过上述方式，从历史气象数据与历史低出力事件之间的因果关系强度分布中，挖掘与历史气象数据相关的目标气象数据，并联合低出力事件预测模型深度挖掘目标气象数据，有效的提高了大规模风电集群供电保障能力。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.052 秒)