-
公开(公告)号：CN118381010B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410475895.8
申请日：2024-04-19
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种两阶段的短期风电功率预测方法及装置，涉及智能电网领域，包括：采集初始预测风速、实测风速、实际功率，并进行数据核验；利用第一系统偏差公式，计算预测风速偏差，进而校正初始预测风速得到校正预测风速；根据校正预测风速，利用改进的Richards模型计算初始预测功率，并结合和实际功率利用第二系统偏差公式计算功率预测偏差，进而校正初始预测功率，得到校正预测功率；核验校正预测功率的数据质量并输出。本发明通过两阶段系统偏差校正，抑制了预测偏差扩大，适用于单机和整站功率预测校正，作为独立模块，可兼容已有的预测系统，提高预测准确率的同时保证稳定性，提高风电场售电收益，降低电网运行成本和运行风险。
-
公开(公告)号：CN118381010A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410475895.8
申请日：2024-04-19
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种两阶段的短期风电功率预测方法及装置，涉及智能电网领域，包括：采集初始预测风速、实测风速、实际功率，并进行数据核验；利用第一系统偏差公式，计算预测风速偏差，进而校正初始预测风速得到校正预测风速；根据校正预测风速，利用改进的Richards模型计算初始预测功率，并结合和实际功率利用第二系统偏差公式计算功率预测偏差，进而校正初始预测功率，得到校正预测功率；核验校正预测功率的数据质量并输出。本发明通过两阶段系统偏差校正，抑制了预测偏差扩大，适用于单机和整站功率预测校正，作为独立模块，可兼容已有的预测系统，提高预测准确率的同时保证稳定性，提高风电场售电收益，降低电网运行成本和运行风险。
-
公开(公告)号：CN118300089B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410406819.1
申请日：2024-04-07
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/049
Abstract: 本发明公开了一种基于时空相关性的风电场风电功率预测方法及系统，涉及风电功率预测技术领域，获取历史风电数据集；对历史风电数据集进行识别和修正处理，得到优化的风电数据集；采用Pearson相关系数法对影响风电功率的特征因素和风电功率之间的关系进行量化分析，筛选得到与风电功率具有强相关性的特征因素；基于LSTM和GCN构建风电功率组合预测模型，将与风电功率具有强相关性的特征因素作为模型输入，利用LSTM和GCN分别在时间和空间上进行风电功率的特征提取和预测，再将预测结果进行融合，得到风电功率预测结果。本发明基于风机功率之间的时空相关性，合理利用参考场站的信息，有效提高目标风电场的风电功率预测精度。
-
公开(公告)号：CN118199053A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410387848.8
申请日：2024-04-01
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2321 , G06F18/2413 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种风电功率预测方法、系统及可存储介质，涉及电力系统技术领域，其中方法包括以下步骤：获取原始风电功率样本数据，并对所述原始风电功率样本数据进行处理，形成风电功率数据；获取多个风电功率影响因素数据，并对所述风电功率数据以及所述风电功率影响因素数据进行关联分析，得到筛选的所述风电功率影响因素数据作为模型的输入；构建风电功率预测模型，利用筛选的所述风电功率影响因素数据对所述风电功率预测模型进行训练；本发明能够有效提升长序列风力发电功率预测的精度与准确性。
-
公开(公告)号：CN118295852B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410463246.6
申请日：2024-04-17
Abstract: 本发明公开了一种基于SDC算子的有源配电网瞬时监测数据恢复方法及系统，应用于智能电网领域，包括：对瞬时监测变量对应的累积型变量时间序列进行缺测值以及单调递增检测，并基于SDC算子对检测通过的累积型变量时间序列进行数据初步恢复；基于SDC算子中的参数预设取值范围及精度，计算不同参数组合下的能量损失，并以能力损失最小时对应的参数组合作为最优参数组合；对最优参数组合下输出的经过数据初步恢复的累积型变量时间序列进行负值检测，并基于预设的采用间隔以及有效位数对检测通过的累积型变量时间序列进行重新采样，保留相应小数位数，得到恢复后的瞬时监测数据。本发明可为有源配电网提供更多、更可靠的高精度数据。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118300089A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410406819.1
申请日：2024-04-07
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/049
Abstract: 本发明公开了一种基于时空相关性的风电场风电功率预测方法及系统，涉及风电功率预测技术领域，获取历史风电数据集；对历史风电数据集进行识别和修正处理，得到优化的风电数据集；采用Pearson相关系数法对影响风电功率的特征因素和风电功率之间的关系进行量化分析，筛选得到与风电功率具有强相关性的特征因素；基于LSTM和GCN构建风电功率组合预测模型，将与风电功率具有强相关性的特征因素作为模型输入，利用LSTM和GCN分别在时间和空间上进行风电功率的特征提取和预测，再将预测结果进行融合，得到风电功率预测结果。本发明基于风机功率之间的时空相关性，合理利用参考场站的信息，有效提高目标风电场的风电功率预测精度。
-
公开(公告)号：CN118295852A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410463246.6
申请日：2024-04-17
Abstract: 本发明公开了一种基于SDC算子的有源配电网瞬时监测数据恢复方法及系统，应用于智能电网领域，包括：对瞬时监测变量对应的累积型变量时间序列进行缺测值以及单调递增检测，并基于SDC算子对检测通过的累积型变量时间序列进行数据初步恢复；基于SDC算子中的参数预设取值范围及精度，计算不同参数组合下的能量损失，并以能力损失最小时对应的参数组合作为最优参数组合；对最优参数组合下输出的经过数据初步恢复的累积型变量时间序列进行负值检测，并基于预设的采用间隔以及有效位数对检测通过的累积型变量时间序列进行重新采样，保留相应小数位数，得到恢复后的瞬时监测数据。本发明可为有源配电网提供更多、更可靠的高精度数据。
-
公开(公告)号：CN117674098B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311621657.5
申请日：2023-11-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司丽水供电公司 , 浙江大学
Inventor： 冯华 , 张伟华 , 吴萍萍 , 叶子强 , 吴彬锋 , 詹子仪 , 陈俊仕 , 章寒冰 , 叶吉超 , 吴文俊 , 夏翔 , 赵汉鹰 , 杨世旺 , 孙研缤 , 徐璟 , 吴志华 , 应彩霞 , 张威 , 金梅芬 , 黄剑 , 徐晨阳 , 吕易佳 , 谢天佑 , 陈溪 , 汪力 , 朱益哲 , 杨心宜
IPC: H02J3/00 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N7/01 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种面向不同渗透率的多元负荷时空概率分布预测方法及系统，涉及智能电网技术领域，包括：采集各个供电台区的电力数据及相关信息数据集，并进行预处理；依据供电网格构建空间网格，并将预处理后的电力数据及相关信息数据集按照空间网格的结构进行变换，并提取各个供电网格的数据特征组；采用conv‑LSTM网络对各个供电网格的数据特征组序列进行编码，获得编码数据；采用自注意模块对空间网格中的各个网格的编码数据进行空间聚合，获得聚合数据；将聚合数据输入概率预测模型获得各个供电网格的离散负荷概率分布。本发明充分考虑了不确定性，更加适用于多元负荷的强随机性场景，能够为需求侧响应提供更加可靠的可调度容量信息。
-
公开(公告)号：CN112615371B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202011502837.8
申请日：2020-12-18
Applicant: 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种提升配变利用效率的资产优化配置方法，包括如下步骤：将待调配区域内的配变按预设容量等级分为小容量配变A组和大容量配变B组；根据预设条件和年最大负载率计算结果对小容量配变A组和大容量配变B组中的配变进行筛选；基于筛选结果，计算调配后A组和B组中配变的全年负载率曲线，进而获取调配后每台配变的年合理运行时长；构建合理运行时长矩阵；在矩阵中搜索合理运行时长最大时的配变组合，得到第一层次优化结果；在第一层次优化结果中，寻找配变运输距离最小的组合，作为最终优化配置组合结果。本发明的方法，能够在保障电网安全运行的同时，提升配变资产的利用效率和设备投资的回报率。
-
公开(公告)号：CN113657662A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110930069.4
申请日：2021-08-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据融合的降尺度风电功率预测方法，包括：获取风电场及其附近位置近地层的数值天气预报数据；获取场站侧的实时测风数据；获取单台风机的实时运行数据；根据场站侧实时测风数据对数值天气预报数据进行修正，并对修正后的数值天气预报数据进行降尺度处理；利用精细化的组合分析和处理手段对单台风机的运行数据进行数据治理；将降尺度后的数值天气预报数据与治理后的单台风机的运行数据进行数据融合，基于多输入预测模型预测单台风机的超短期风电功率。本发明在综合多项数据治理、数据融合技术的基础上，对风电场运行数据进行精细化处理和分析，从而提升单机超短期风电功率的预测精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.051 seconds)
