一种风力发电机组的地形分级的方法和装置

    公开(公告)号:CN112597621B

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202011018590.2

    申请日:2020-09-24

    IPC分类号: G06F30/20 G06F113/06

    摘要: 一种风力发电机组的地形分级的方法和装置,包括以下步骤:收集包括待分析的待分析区域的数字化地形图和风力发电机组型号等参数;以风力发电机组为中心,作若干个半径各不相同的同心圆;以风力发电机组为中心,每隔10°作一条射线,分别与各个同心圆相交,并且得到36个基本扇区;在每个基本扇区内,相邻两条射线将各个同心圆分割出2n条弧线,计算弧线所在区域的海拔高度的平均值,作为弧线的代表海拔高度;计算各个基本扇区内相邻弧线的代表海拔高度的绝对差值,根据差值的数量判定基本扇区的地形级别;风力发电机组待分析区域的地形级别,根据该区域所包含的各基本扇区的地形级别来判定。该方法能够显著的提高计算结果的准确性。

    一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法

    公开(公告)号:CN112598207A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202010534894.8

    申请日:2020-06-12

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 一种基于多重清洗的风电机组运行功率曲线评估方法,步骤S1:收集SCADA数据源相关数据,获取风电场内风电机组的参数数据、风电场故障记录和相关维护维修记录;步骤S2:对收集数据依次进行通用数据清洗、按需数据清洗和离散数据清洗;步骤S3:对温度、空气密度、风速、功率、大气压强等数据进行修正;步骤S4:统计风速覆盖范围和数据个数,汇总得到风频分布;步骤S5:建立标准功率曲线数据模型,与合同功率曲线模型对比计算功率曲线达标符合度,与风频分布结合计算风电场年应发电量。本发明克服了现有技术的不足,解决风电场运行功率曲线和合同功率曲线存在差异性的问题,同时也可用于解决风电场年应发电量涉及到的相关计算问题。

    一种风力发电机组的地形分级的方法和装置

    公开(公告)号:CN112597621A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011018590.2

    申请日:2020-09-24

    IPC分类号: G06F30/20 G06F113/06

    摘要: 一种风力发电机组的地形分级的方法和装置,包括以下步骤:收集包括待分析的待分析区域的数字化地形图和风力发电机组型号等参数;以风力发电机组为中心,作若干个半径各不相同的同心圆;以风力发电机组为中心,每隔10°作一条射线,分别与各个同心圆相交,并且得到36个基本扇区;在每个基本扇区内,相邻两条射线将各个同心圆分割出2n条弧线,计算弧线所在区域的海拔高度的平均值,作为弧线的代表海拔高度;计算各个基本扇区内相邻弧线的代表海拔高度的绝对差值,根据差值的数量判定基本扇区的地形级别;风力发电机组待分析区域的地形级别,根据该区域所包含的各基本扇区的地形级别来判定。该方法能够显著的提高计算结果的准确性。

    一种用于风力发电机的数据清洗方法

    公开(公告)号:CN112597136A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202010468568.1

    申请日:2020-05-28

    IPC分类号: G06F16/215 G06F16/2458

    摘要: 一种用于风力发电机的数据清洗方法,步骤S1使用SCADA数据源获取运行数据;步骤S2对通用数据进行数据清洗;步骤S3对数据文件的类型进行转换;步骤S4对风机SCADA数据中的有关风电机组本身运行的专项数据进行清洗:步骤S5将统计周期内实际数据数量与预期统计数量进行比较;根据覆盖度的范围,将其划分为不同等级;步骤S6在统计周期内经数据清洗后的有效数据数量与预期统计数量进行比较;根据数据有效性的范围,将其划分为不同等级。本发明克服了现有技术的不足,通过通用数据清洗能够有效提高数据质量;同时也是后续专用数据清洗标准的基础。而通过风机SCADA数据专项处理中的数据异常清洗流程,进一步的保证分析数据的质量。

    一种电力现货市场电价预测模型建立方法

    公开(公告)号:CN115082108A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210621522.8

    申请日:2022-06-02

    IPC分类号: G06Q30/02 G06Q50/06 G06F17/18

    摘要: 一种电力现货市场电价预测模型建立方法,包括以下步骤:按照现货市场交易出清规则逻辑,对公布的历史及未来三天市场信息数据分析,找出多变量与电价的关系;基于CRM区间自适应回归分析预测模型;通过对样本训练集不断回归训练,对参数寻优;在进行预测时,根据两组关系参数,判断每个时刻输入变量信息位于哪个区间内,进而生成逐一时刻的预测电价;采用增加临近数据样本和相似日样本作为数据训练样本,应对火电报价行为变化;分析新能源申报行为,提前对全省新能源预测数据进行处理,降低其对电价的影响,提升预测的准确率。本发明克服了现有技术的不足,可以客观反映供需关系,模型结构不复杂,算力要求低,准确高效对电价实现预测。