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公开(公告)号：CN106447132A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610951447.6
申请日：2016-10-26
申请人： 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院南京分院 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司
CPC分类号： Y02E40/76 , Y04S10/545 , Y04S10/60 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种区域光伏电站群的中长期发电量预测方法，该方法包括获取区域光伏电站群和位于区域光伏电站群中的各个光伏电站在同一连续时间段的监测数据；根据监测数据从各个光伏电站中选取样板光伏电站；根据监测数据预测样板光伏电站的中长期发电量；根据预测的样板光伏电站的中长期发电量预测区域光伏电站群的中长期发电量。本发明所提供的方法，根据监测数据选取样板光伏电站，预测样板光伏电站的中长期发电量，并根据预测样板光伏电站的中长期发电量进一步有效地升尺度预测出区域光伏电站群的中长期发电量，为中期安排机组的调试和检修、安排运行维护计划以及优化电厂间的调度提供了依据，为跨区域长期电力交易的有效实施提供了依据。
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公开(公告)号：CN106815659A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710042017.7
申请日：2017-01-20
申请人： 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司 , 中国电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于混合模型的超短期太阳辐射预测方法及其装置，包括周期性获取观测站点的采集的太阳辐射观测样本；依据太阳辐射观测样本以及太阳辐射‑晴空指数关系式得到晴空指数时间序列；对晴空指数时间序列进行小波变换处理，得到变换后的晴空辐射序列；将晴空辐射序列分别输入预设的线性预测模型、第一支持向量机模型以及神经网络模型内，得到三个输入序列；将三个输出序列进行叠加后输入第二支持向量机模型；将第二支持向量机模型的输出结果作为预测的晴空指数时间序列带入太阳辐射‑晴空指数关系式内，得到预测的太阳辐射值。本发明通过多种预测模型混合预测的方式，减弱单一预测模型的预测误差对整体预设精度造成的影响。
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公开(公告)号：CN106815659B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201710042017.7
申请日：2017-01-20
申请人： 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司 , 中国电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于混合模型的超短期太阳辐射预测方法及其装置，包括周期性获取观测站点的采集的太阳辐射观测样本；依据太阳辐射观测样本以及太阳辐射‑晴空指数关系式得到晴空指数时间序列；对晴空指数时间序列进行小波变换处理，得到变换后的晴空辐射序列；将晴空辐射序列分别输入预设的线性预测模型、第一支持向量机模型以及神经网络模型内，得到三个输入序列；将三个输出序列进行叠加后输入第二支持向量机模型；将第二支持向量机模型的输出结果作为预测的晴空指数时间序列带入太阳辐射‑晴空指数关系式内，得到预测的太阳辐射值。本发明通过多种预测模型混合预测的方式，减弱单一预测模型的预测误差对整体预设精度造成的影响。
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公开(公告)号：CN105303254A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510703717.7
申请日：2015-10-26
申请人： 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江省电力试验研究院技术服务中心
摘要： 本发明公开了一种对光伏电站接收辐射进行预测的方法及装置，包括：获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量；根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测。本发明能够准确计算由于不同云遮挡所造成的辐射衰减关系，提高了光伏功率预测的精确度。
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公开(公告)号：CN105260800A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510703552.3
申请日：2015-10-26
申请人： 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江省电力试验研究院技术服务中心
摘要： 本发明公开了一种光伏组件温度预测方法及装置，包括：获取预设第一时间段内光伏组件所在地的温度影响参数的监测数据，所述温度影响参数为影响所述光伏组件的温度的主要因素；将所述监测数据作为RBF神经网络的输入因子，将所述温度作为所述RBF神经网络的输出因子，建立光伏组件温度预测模型；获取光伏组件所在地的温度影响参数的实时数据；将所述实时数据输入至所述光伏组件温度预测模型中，获得所述光伏组件的预测温度。本发明充分考虑了影响光伏组件温度的主要因素，分析和筛选出模型的输入输出因子，建立了自适应性强的智能化预测模型，显著提高了组件温度的超短期预测精度，从而有助于光伏发电功率超短期预测精度的提升。
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公开(公告)号：CN105303254B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201510703717.7
申请日：2015-10-26
申请人： 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江省电力试验研究院技术服务中心
摘要： 本发明公开了一种对光伏电站接收辐射进行预测的方法及装置，包括：获取雷达扫描区域内的回波单体含水量；根据所述回波单体含水量的空间分布，计算所述扫描区域内对应云团单体的云高和云厚数据；通过雷达扫描的单体回波强度数据计算所述云团单体的运动向量；根据所述云团单体的运动向量判断所述云团单体在预设时间内是否会对所述光伏电站造成遮挡；当判断所述云团单体会对所述光伏电站造成遮挡时，根据光伏电站的实测监测数据、天气型理论辐射数据、所述回波单体含水量以及所述云高和云厚数据，对所述云团单体遮挡下所述光伏电站接收到的辐射进行预测。本发明能够准确计算由于不同云遮挡所造成的辐射衰减关系，提高了光伏功率预测的精确度。
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公开(公告)号：CN108320050B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810028602.6
申请日：2018-01-11
申请人： 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于风速预报提高光伏短期功率预测精度的方法，至少包括电站，还包括以下步骤：步骤1：通过WRF数值模式生产预测数据；步骤2：整编实测功率、实测气象数据和预测气象数据；步骤3：率定功率转换关系；步骤4：模型检验与再训练判定，提供了一种对不同区域的光伏短期功率预测具体很好的适应性的一种基于风速预报提高光伏短期功率预测精度的方法。
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公开(公告)号：CN108320050A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810028602.6
申请日：2018-01-11
申请人： 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于风速预报提高光伏短期功率预测精度的方法，至少包括电站，还包括以下步骤：步骤1：通过WRF数值模式生产预测数据；步骤2：整编实测功率、实测气象数据和预测气象数据；步骤3：率定功率转换关系；步骤4：模型检验与再训练判定，提供了一种对不同区域的光伏短期功率预测具体很好的适应性的一种基于风速预报提高光伏短期功率预测精度的方法。
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公开(公告)号：CN107968411B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201711101231.1
申请日：2017-11-10
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司
IPC分类号： H02J3/12
摘要： 本发明提供了一种微电网中关键负载的电压控制方法和装置，先计算有功功率控制量，和无功功率控制量，然后根据有功功率控制量和无功功率控制量确定电力弹簧中可控器件的PWM调制信号，最后通过PWM调制信号实现关键负载电压的控制。本发明能够减少关键负载的电压波动，减少停电风险，减少储能出力，降低了控制成本且减少了环境污染；本发明给出了微电网中关键负载和非关键负载各自可承受的电压范围，使得非关键负载和关键负载的界限更明确。本发明通过牺牲非关键负载电压，有效平抑光伏发电、风电等可再生能源发电的随机波动性对关键负载两端电压的影响，使关键负载和非关键负载在可再生能源出力不确定的情况下，不用停电仍能安全运行。
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公开(公告)号：CN107944604B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201711101360.0
申请日：2017-11-10
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司
摘要： 本发明提供了一种用于光伏功率预测的天气类型识别方法和装置，先对光伏气象站的历史数据进行清洗，并根据清洗后的历史数据确定每日气象特征库，然后对每日气象特征库中的气象特征样本进行K‑means聚类，并对聚类结果进行优化，得到最终聚类结果和类别标签，最后通过反向传播神经网络模型实现预测日天气类型的识别，识别过程简单，且识别出的天气类型比较稀少，能够保证光伏功率预测结果的准确性；本发明采用了支持向量回归法对光伏气象站的历史数据进行清洗，提高了数据的可靠性，且本发明采用混合的气象特征区分不同的天气类型，着重强调辐照波动性对光伏输出的影响，更适合光伏功率预测。
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