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公开(公告)号：CN117009716A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311256982.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06F17/10 , G01W1/10 , G01W1/18 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及气象数据误差修正技术领域，公开了气象预报数据误差计算模型构建和气象预报数据修正方法，利用待修正点位的实测风要素数据和模拟风要素数据计算得到模拟风要素数据与实测风要素数据之间的误差序列数据，基于误差序列数据与模拟风要素数据建立关联数据集，基于关联数据集确定训练集，并利用训练集对预设神经网络进行训练，得到气象预报数据误差计算模型，该气象预报数据误差计算模型可以准确计算气象预报数据与实测气象数据之间的误差，后续基于计算得到的误差对气象预报数据进行修正。
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公开(公告)号：CN116663935B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310906325.5
申请日：2023-07-24
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及风力发电领域，公开了一种风力机发电量计算方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取风力机点位的历史来流测风数据；基于来流风向和来流风速计算每个来流风速下所有来流风向在预设时间内出现的概率；基于偏航控制参数对来流风速进行调整，基于调整后的来流风速、概率、偏航控制参数、风力机功率曲线以及预设时间计算风力机总发电量。本实施例中，采用偏航控制参数对来流风速进行调整，采用调整后的来流风速进行发电量的计算，避免了均按照来流风向垂直于风轮面进行计算造成的发电量高估的问题，提高了发电量计算的准确性。
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公开(公告)号：CN116757094A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311008152.1
申请日：2023-08-11
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，公开了一种风力机尾流场计算方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取风电场模型、入流参数及风电场机组运行参数，生成第一算例文件和第二算例文件；将第一算例文件分别输入工程尾流模型和二维流体动力学尾流模型，生成第一数据集，对第一机器学习模型进行训练，生成第一目标机器学习模型；将第二算例文件分别输入二维流体动力学尾流模型和三维流体动力学尾流模型，生成第二数据集，对第二机器学习模型进行训练，生成第二目标机器学习模型；通过工程尾流模型、第一目标机器学习模型和第二目标机器学习模型计算风电场中风力机尾流场，对风力机进行偏航控制；本发明能够快速准确的计算风力机尾流场。
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公开(公告)号：CN116260140B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310531882.3
申请日：2023-05-12
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在役风电场理论净发电量的快速估算方法及系统，方法包括：获取目标风电场及其预设周边区域地形资料、风机排布位置信息、各风机的推力系数曲线和功率曲线信息以及风场资料；对风场资料进行处理得到风场时间序列数据集，对其计算得到风场特征参数；将地形资料、风机排布位置信息、各风机的推力系数曲线和功率曲线信息及风场时间序列数据集输入预设风力发电量模型计算得到净发电量模拟结果，并与风场特征参数一同送入预设机器学习算法中进行模型训练得到净发电量估算模型；将待监测风电场的风场特征参数送入净发电量估算模型得到对应风电场理论净发电量。本发明提供的风电场理论净发电量的估算方法及系统具有成本低和效率高的优势。
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公开(公告)号：CN116307307A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310594714.9
申请日：2023-05-25
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电场的超短期功率预测方法及系统，方法包括：基于遥感测风装置获取预设时间内目标风电场上风向预设距离范围内的风速风向观测数据，结合风电场对应发电功率数据，通过数据建模得到风能传递函数和风速与发电功率映射关系；基于所述风能传递函数和风速与发电功率映射关系对目标风电场进行超短期功率预测。本发明提供的功率预测方法及系统，可应用于风电场的超短期功率预测及风机功率智能控制等工作中，利用遥感测风装置测量一定距离范围内的风速风向情况，结合风能传递速度显著滞后于探测信号传递速度的特性，能够提前确定风电场的风能资源情况，有效提高了超短期功率预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116260140A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310531882.3
申请日：2023-05-12
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在役风电场理论净发电量的快速估算方法及系统，方法包括：获取目标风电场及其预设周边区域地形资料、风机排布位置信息、各风机的推力系数曲线和功率曲线信息以及风场资料；对风场资料进行处理得到风场时间序列数据集，对其计算得到风场特征参数；将地形资料、风机排布位置信息、各风机的推力系数曲线和功率曲线信息及风场时间序列数据集输入预设风力发电量模型计算得到净发电量模拟结果，并与风场特征参数一同送入预设机器学习算法中进行模型训练得到净发电量估算模型；将待监测风电场的风场特征参数送入净发电量估算模型得到对应风电场理论净发电量。本发明提供的风电场理论净发电量的估算方法及系统具有成本低和效率高的优势。
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公开(公告)号：CN118965834B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411442863.4
申请日：2024-10-16
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本申请提供了一种气象中尺度模型的评估方法及装置。通过对通用气象中尺度模型进行多个维度的方案的方案内容的差异化设置，从而实现对通用气象中尺度模型进行参数的数值的差异化设置，得到参数的数值有差异的多个候选气象中尺度模型，选取与目标区域的气象的实际的情况之间的误差最小的候选气象中尺度模型，作为适用于目标区域的气象中尺度模型。误差最小的候选气象中尺度模型模拟的目标区域的气象的情况与目标区域的气象的实际的情况更加贴近，该参数组合对应的候选气象中尺度模型针对目标区域的性能更好。如此，可以得到与目标区域的气象的实际的情况更加贴近的气象中尺度模型，便于后续对目标区域的气象的仿真模拟。
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公开(公告)号：CN118966025A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411442864.9
申请日：2024-10-16
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本申请提供了一种海上风能资源评估方法及装置。本申请基于耦合器可以实现对目标海域的气象中尺度模型、目标海域的海洋动力模型以及目标海域的波浪模型的融合，得到了到气象中尺度模型‑海洋动力模型‑波浪模型之间的第一耦合模式，提高了目标海域的风能资源仿真模拟的准确度，降低了海上风能资源仿真模拟的误差。还可以基于耦合模式输出的特定水平网格的特定时间段的默认高度的特定种类的仿真数据模拟特定水平网格的特定时间段的指定高度的特定种类的模拟数据，提高了耦合模式的仿真模拟能力，并校验第一耦合模式针对指定高度以及特定种类的误差指标，在第一误差指标满足预设误差要求的情况下，耦合模式即可上线应用，保障耦合模式的准确度。
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公开(公告)号：CN118965834A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411442863.4
申请日：2024-10-16
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本申请提供了一种气象中尺度模型的评估方法及装置。通过对通用气象中尺度模型进行多个维度的方案的方案内容的差异化设置，从而实现对通用气象中尺度模型进行参数的数值的差异化设置，得到参数的数值有差异的多个候选气象中尺度模型，选取与目标区域的气象的实际的情况之间的误差最小的候选气象中尺度模型，作为适用于目标区域的气象中尺度模型。误差最小的候选气象中尺度模型模拟的目标区域的气象的情况与目标区域的气象的实际的情况更加贴近，该参数组合对应的候选气象中尺度模型针对目标区域的性能更好。如此，可以得到与目标区域的气象的实际的情况更加贴近的气象中尺度模型，便于后续对目标区域的气象的仿真模拟。
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公开(公告)号：CN116992222B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311256975.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司
Abstract: 本发明涉及气象技术领域，公开了一种风要素修正模型的迁移学习方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取海上风电场内预设点位处的第一数据集和待修正点位处的第二数据集，经过自适应动量随机优化算法，建立风要素源域修正模型；计算判定系数；基于第二数据集和判定系数，对风要素源域修正模型进行迁移学习，生成风要素目标域修正模型并进行修正，得到修正结果。本发明通过将其他预设点位处训练好的风要素源域修正模型进行迁移，从而解决数据资料缺乏点位的模式修正问题；将判定系数的计算创新性(56)对比文件Qingliang Li等.Improved daily SMAPsatelitte soil moisture prediction overChina using Deep learning model withtransfer learning.Journal ofHydrology.2021,第1-14页.
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