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公开(公告)号：CN106815655A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201611216178.5
申请日：2016-12-26
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法，包括如下步骤：步骤1：输入待预测光伏发电系统的本地电气和气象数据，以及互联网气象数据；步骤2：对输入数据中的各类型数据进行预处理；步骤3：得到待预测日的晴空倾斜面总辐射强度并以此修正功率晴空模型的功率数据；步骤4：建立持久2D区间预测模型；步骤5：构造2D区间预测的输入向量，建立支持向量回归机2D区间预测模型；步骤6：建立第一重模糊规则，利用建立的模糊隶属度函数修改持久2D区间预测模型和支持向量回归机2D区间预测模型的组合系数；步骤7：建立第二重模糊规则，并根据规则对2D区间预测结果进行偏差调整。本发明预测2D区间实际有效、结果可信度高。
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公开(公告)号：CN108596407B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810461530.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，包括以下步骤：1)历史负荷数据预处理，补全在信号传输中丢失的数据；2)选定数据匹配周期，计算当前的负荷时间序列与历史负荷时间系列的曼哈顿距离，得到小于设定阈值的集合；3)计算该集合内历史负荷时间系列与当前负荷时间序列的欧氏距离，得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值；4)基于时间序列集合采用无迹卡尔曼滤波方法求出预测时刻的负荷值；5)将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练得到当前两个预测值的权重；6)数据整理得出微电网下一时刻日常负荷短期预测结果。本发明预测精度较高。
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公开(公告)号：CN109919422A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910063447.6
申请日：2019-01-23
Applicant: 浙江工业大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据动态模糊依赖关系的电能质量综合评价方法，涉及电力系统技术领域。现无论是传统算法还是智能算法，多是基于静态的电能质量评价方法，无法表达出电能质量的动态变化情况。本发明包括步骤：确定电能质量评价指标；对数据预处理；动态模糊化；权值分配；数据求和并得出评价结果。本技术方案在现有评价基础上对电能质量数据进行模糊化并判断数据的趋性，同时考虑评价指标间的权重分配与指标时间序列上的权重分配，以达到客观合理的目的。本发明在很大程度上保留了电能质量数据所携带的信息，同时表达出了数据的动态变化特性，对于供电方的供配电行为以及用户侧的用电行为具有积极的参考价值。
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公开(公告)号：CN106815655B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201611216178.5
申请日：2016-12-26
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于模糊规则的光伏出力2D区间预测方法，包括如下步骤：步骤1：输入待预测光伏发电系统的本地电气和气象数据，以及互联网气象数据；步骤2：对输入数据中的各类型数据进行预处理；步骤3：得到待预测日的晴空倾斜面总辐射强度并以此修正功率晴空模型的功率数据；步骤4：建立持久2D区间预测模型；步骤5：构造2D区间预测的输入向量，建立支持向量回归机2D区间预测模型；步骤6：建立第一重模糊规则，利用建立的模糊隶属度函数修改持久2D区间预测模型和支持向量回归机2D区间预测模型的组合系数；步骤7：建立第二重模糊规则，并根据规则对2D区间预测结果进行偏差调整。本发明预测2D区间实际有效、结果可信度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108596407A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810461530.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，包括以下步骤：1)历史负荷数据预处理，补全在信号传输中丢失的数据；2)选定数据匹配周期，计算当前的负荷时间序列与历史负荷时间系列的曼哈顿距离，得到小于设定阈值的集合；3)计算该集合内历史负荷时间系列与当前负荷时间序列的欧氏距离，得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值；4)基于时间序列集合采用无迹卡尔曼滤波方法求出预测时刻的负荷值；5)将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练得到当前两个预测值的权重；6)数据整理得出微电网下一时刻日常负荷短期预测结果。本发明预测精度较高。
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公开(公告)号：CN108510147A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810062225.8
申请日：2018-01-23
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于残差波动模型的电能质量综合评价方法，包括以下步骤：1)构建电能质量综合评价体系；2)电能质量指标采样值的数据重构；3)电能质量指标横向及纵向权值分配；4)输出综合评价值。首先根据现有电能质量指标确立电能质量评价的指标体系，确定评价范围与评价尺度；剔除采样数据的异常点，对采样数据在时间序列上进行完整性检验，然后进行归一化处理，求出各指标的采样点在时间序列上的熵，并得出评价点的残差波动矩阵；利用方差法对指标进行敏感性检验，利用区分函数对指标残差波动值在时间序列上进行区分，得到处理完毕的残差波动矩阵；最后输出指标与节点的评价值。本发明能够全面客观且符合实际情况、可信度较高。
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公开(公告)号：CN107516145A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710622685.7
申请日：2017-07-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于加权欧氏距离模式分类的多通道光伏出力预测方法，包括以下步骤：步骤1.数据预处理；步骤2.构造加权欧氏距离；步骤3.建立光伏出力预测模型：采用基于加权欧氏距离的K-means聚类算法，将历史数据划分为K类，即K个天气类型；求取各天气类型下样本数据的聚类中心；将所属同一天气类型的样本数据作为一组训练样本，采用神经网络算法进行训练，建立K个光伏出力预测模型；步骤4.构建当前时刻天气矢量；步骤5.当前时刻天气类型模式识别；步骤6.将步骤4中当前时刻天气矢量作为输入量，输入所属天气类型的光伏出力预测模型中进行预测，进而得到光伏发电功率预测值。本发明提高多变天气状态下光伏发电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN108510147B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201810062225.8
申请日：2018-01-23
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于残差波动模型的电能质量综合评价方法，包括以下步骤：1)构建电能质量综合评价体系；2)电能质量指标采样值的数据重构；3)电能质量指标横向及纵向权值分配；4)输出综合评价值。首先根据现有电能质量指标确立电能质量评价的指标体系，确定评价范围与评价尺度；剔除采样数据的异常点，对采样数据在时间序列上进行完整性检验，然后进行归一化处理，求出各指标的采样点在时间序列上的熵，并得出评价点的残差波动矩阵；利用方差法对指标进行敏感性检验，利用区分函数对指标残差波动值在时间序列上进行区分，得到处理完毕的残差波动矩阵；最后输出指标与节点的评价值。本发明能够全面客观且符合实际情况、可信度较高。
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公开(公告)号：CN110991780A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910063446.1
申请日：2019-01-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江工业大学 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于有序加权平均算子的电能质量评价方法，涉及电力系统技术领域。现电能质量评价主观性强。本发明包括以下步骤：采用基于马太效应的电能质量时间域评价值计算方法得到各个时间域的电能质量评价值；采用WT-OWA算子计算出各个时间域的时间权重，并计算各时间域内的电能质量评价值；基于OWA算子，采用最小方差法计算各个电能质量指标指标权重；最后计算电能质量综合评价值。本发明避免过多依赖人的主观性，通过转换，时序立体数据信息转换成平面数据信息，即将时间域的动态综合评价问题转换成静态评价问题。通过有序加权平均算子，显化电能质量数据信息集合，计算得到电能质量评价值。此评价方法计算方便简单，评价结果全面客观。
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