- 专利标题: 一种基于大数据的样本采集风电出力概率预测方法
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申请号: CN201810864310.6申请日: 2018-08-01
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公开(公告)号: CN108876060A公开(公告)日: 2018-11-23
- 发明人: 吴振扬 , 郭雷 , 李振元 , 傅吉悦 , 曲绍杰 , 郭健 , 高重晖 , 李少华 , 王尧 , 许铎 , 王俊 , 田际平
- 申请人: 国网吉林省电力有限公司长春供电公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国家电网公司
- 申请人地址: 吉林省长春市人民大街4799号; ;
- 专利权人: 国网吉林省电力有限公司长春供电公司,国网吉林省电力有限公司,国家电网公司
- 当前专利权人: 国网吉林省电力有限公司长春供电公司,国网吉林省电力有限公司,国家电网公司
- 当前专利权人地址: 吉林省长春市人民大街4799号; ;
- 代理机构: 长春市吉利专利事务所
- 代理商 李晓莉
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06
摘要:
本发明一种基于大数据的样本采集风电出力概率预测方法,属于新型能源技术应用领域,特别涉及到一种风电出力概率的预测方法;本发明提出了一种基于大数据的样本采集风电出力概率预测方法,将大数据的信息根据发生概率分割成不同样本,实现对全部数据的统一风电出力预测模型。根据预测模型的不同趋势及概率,将采集的信息按不同横向时间段比对,可以给出各概率下的短期风电出力预测,提高了电网风电消纳能力,减少“窝风电”的可能性,增强了调度的安全性,并且通过不断更新数据库,提高数据库容量加强预测能力,实现更大范围更大精度的预测。
公开/授权文献
- CN108876060B 一种基于大数据的样本采集风电出力概率预测方法 公开/授权日:2021-05-11