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公开(公告)号：CN116246178A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211547455.6
申请日：2022-12-05
Applicant: 浙江浙能国电投嵊泗海上风力发电有限公司 , 杭州意能电力技术有限公司 , 浙江大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星图片识别技术生成区域高精度风向的方法。本发明采用的技术方案为：通过地球同步卫星的图片拍摄系统对目标区域进行拍照，得到目标区域的卫星图片；将卫星图片传输至地面计算机；所述的地面计算机基于机器学习算法，对卫星图片进行识别，识别出风力机所在位置以及叶轮平面；由于风力机具有自动对风的偏航系统，叶轮平面一直与来流风向垂直，即风力机在运行时总是正对来流方向，则综合所有风力机的来流风向，即可生成整个目标区域的风向流线图。本发明可准确地确定出目标区域陆面100m高度处的风向，明显降低了卫星测风的风向误差。
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公开(公告)号：CN116205123A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211108491.2
申请日：2022-09-13
Applicant: 浙江浙能国电投嵊泗海上风力发电有限公司 , 杭州意能电力技术有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F113/04 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种超短期风电场功率预测方法。本发明基于风电场功率输出历史数据，首先采用拉依达准则剔除不良数据，对数据归一化处理；对经过处理后的数据划分训练集和验证集，并采用长短期记忆神经网络LSTM模型开展预测，获得验证集的实测值和预测值的差值时间序列；基于上述误差时间序列建立差分整合移动平均自回归模型ARIMA误差修正模型，以对误差进行超短期预测；构建LSTM‑ARIMA组合模型，输入数据得到预测结果并对误差进行修正，将预测结果进行反归一化处理，最终获得组合模型的预测结果。本发明的功率预测数据拟合度较好，有效地控制了误差，提高了预测模型的精准度，充分发挥了两种模型的优势，为电力系统的调度和电网的安全运行提供重要基础。
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公开(公告)号：CN116738747A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310766733.5
申请日：2023-06-27
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F113/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了耦合比恩法蒙特卡洛模拟的风力机功率数值预测方法及装置。该方法对风电场每台风力机的历史运行数据统计分析，利用比恩法构建风电场整场理论功率输出与每台风力机功率输出的离散型概率密度函数，利用蒙特卡洛模拟获得功率曲线，即风电场理论功率输出为横坐标、风力机预期功率输出为纵坐标。进一步，将该曲线作为数值天气预报模式中风电场参数化模型的输入参数，从而预测风力机的功率输出。本发明实现了数值天气预报模式与数据统计分析的在线耦合，考虑了风电场整场调控对单台风力机的功率影响；与传统风电场参数化方法相比准确性更高，可以一次性预测整个风电场多台风力机的功率输出，风电场整场的功率预测优势明显。
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公开(公告)号：CN116677558A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310606014.7
申请日：2023-05-26
Abstract: 本发明公开了一种风电场定制化场级偏航控制方法及系统。该方法包括：获取目标风电场的基础数据及优化限制条件；根据基础数据及优化限制条件对风电场进行建模，对定制的各风况求解使风电场整场输出功率最大的各机组偏航角，得到定制风况下风电场场级偏航控制方案；将定制风况的取值范围作为判断标准，根据风电场来流风况判断是否进行场级偏航控制；基于判断结果，对目标风电场内的目标风电机组进行控制。相比其他协同偏航控制方法，本发明的场级偏航控制方法的鲁棒性更好，同时大大降低了实时控制时所需的计算资源要求，有效提升了风电场整场发电效率。
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公开(公告)号：CN116579228A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310281672.3
申请日：2023-03-17
IPC: G06F30/27 , G06F18/2415 , G06T3/40 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01W1/10 , G01W1/02 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于地形分类超分模型的天气预报模式空间降尺度方法。该方法首先通过天气预报模式动力降尺度获得各层嵌套数据，然后以目标区域不同分辨率数据训练超分模型；按照上述流程建立不同地形下的超分模型，并通过地形数据训练地形分类模型，结合超分模型与地形分类模型，并得到融合预测结果，此融合模型为SRBTC模型，它考虑了空间相关性，模型输出待预测区域与多种不同地形之间的相似度概率，将预测结果进行加权求和，得到超分模型的融合预测结果模型训练中考虑到气象高低分模拟数据的差异性提出了指定值放缩法；模型运用时，考虑到多尺度模拟数据间的差异性，提出了拆分合并法，并规定了模型的适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119937052A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510001583.8
申请日：2025-01-02
Applicant: 东方电气风电股份有限公司 , 浙江大学 , 东方电气长三角(杭州)创新研究院有限公司
IPC: G01W1/00 , G01W1/02 , G01W1/10 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06N3/0499 , G06N20/10 , G06N5/01 , G06F18/27 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数值天气预报模式的大气湍流强度和阵风因子评估方法、系统及装置，属于风资源评估技术领域。本申请旨在解决WRF模拟结果与实测数据偏差较大，以及WRF输出变量无法直接用于估算湍流强度和阵风因子的问题。通过结合机器学习方法对WRF模拟的风速和湍动能进行多气象要素订正，随后建立了根据风速和湍动能等参数估计湍流强度和阵风因子的预测模型。实现了对湍流强度和阵风因子的准确估算。本发明为风资源评估提供了更加准确有效的方式，对风能资源的开发和利用具有重要的实践意义。
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公开(公告)号：CN119537555A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411710074.4
申请日：2024-11-27
Applicant: 浙江大学 , 杭州星锐网讯科技有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F40/295 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种思维链自动构建方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取输入文本，通过语言扩写生成所述输入文本对应的段落；针对所述段落中的命名实体生成相关的问题，并生成所述问题对应的答案；按照审核规则对所述答案进行审核筛选出未过审答案，根据所述未过审答案对所述大模型进行微调，针对所述未过审答案重新生成新答案直至所述新答案过审；基于所有所述问题和所有过审答案之间的关联关系，得到所述输入文本对应的思维链。提高思维链的准确性，提高大模型推理的准确性和可信度。
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公开(公告)号：CN119094817A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411055449.8
申请日：2024-08-02
Applicant: 中船海装风电有限公司 , 浙江大学
IPC: H04N21/2343 , H04N21/234 , H04N21/4402 , H04N21/44 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种耦合数据同化的视频插帧时间降尺度方法、设备及存储介质，属于大气科学的技术领域。该方法包括：获取高时间分辨率的模拟数据以及同时间段内对应区域同高时间分辨率的观测数据；将所述高时间分辨率的模拟数据进行下采样得到低时间分辨率数据；将所述数据输入视频插帧模型，构造损失函数，并通过Adam的优化策略对视频插帧模型进行深度学习训练；利用训练完成的视频插帧模型对低时间分辨率数据进行插帧，得到高精度时间分辨率数据。本发明将视频插帧技术运用于时间降尺度上，同时在视频插帧算法的损失函数中加入了与站点观测数据直接的损失用于同化并修正时间降尺度结果，进一步提升时间降尺度的精度。
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公开(公告)号：CN119052158A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411174658.4
申请日：2024-08-26
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L45/02 , H04L45/24 , H04L45/7459 , H04L51/48
Abstract: 本发明公开了一种适用于非全链接联盟链网络的分层消息转发方法。首先，在联盟链网络启动后，每个节点开始拉取网络各节点的静态元信息。根据拉取到的节点的静态元信息，每个节点会在本地将联盟链网络中所有节点进行至少一次分簇，获得多个一级簇、二级簇；每个节点在其所在的簇开始进行簇内学习，得到其动态元信息。同时每个节点会定时拉取联盟链网络各个节点的动态元信息，拉取足够多后，每个节点确定其他一级簇中的代表节点并与各代表节点建立链接，实现节点在非全连接联盟链网络中的高效分簇，此后每个节点与其他簇的节点之间通信可以通过代表节点转发，有助于提升非全链接联盟链网络的广播性能，降低冗余广播消息给网络带来的负担。
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公开(公告)号：CN118798046A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410933516.5
申请日：2024-07-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种耦合垂直风廓线的机器学习风速订正方法及装置。结合机器学习风速订正方法和垂直外推风速订正方法，实现风速的耦合订正。此耦合订正方法的原理在于在每一轮机器学习模型训练完成后，在验证集中选择更加符合风速垂直分布规律的模型，从而实现数据驱动与物理知识的结合，以实现提高机器学习风速订正模型的泛化能力。本发明将风速满足的垂直风廓线分布规律耦合进行机器学习模型中，提高了风速订正的效果，获得了具有更好泛化能力的风速订正模型，用于风速预测。
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