发明公开
- 专利标题: 一种风电出力短期预测方法及系统
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申请号: CN202311129746.8申请日: 2023-09-01
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公开(公告)号: CN117318018A公开(公告)日: 2023-12-29
- 发明人: 朱克东 , 张伟 , 嵇文路 , 李亚平 , 潘小辉 , 郭晓蕊 , 高国荣 , 陈风帆 , 夏秋 , 于韶源 , 潘玲玲 , 王礼文 , 陈爱林 , 田伟 , 鄢蜜坊
- 申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址: 江苏省南京市鼓楼区南瑞路8号
- 专利权人: 中国电力科学研究院有限公司,国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人: 中国电力科学研究院有限公司,国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市鼓楼区南瑞路8号
- 代理机构: 北京中巡通大知识产权代理有限公司
- 代理商 张弘
- 主分类号: H02J3/00
- IPC分类号: H02J3/00 ; H02J3/38 ; G06Q50/06 ; G06F18/25 ; G06F18/213 ; G06N3/042 ; G06N3/045 ; G06N3/0464 ; G06N3/0475 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开了一种风电出力短期预测方法及系统,所述方法包括:从预先构建的风电场历史特征数据库中筛选寒潮天气下风电场运行场景,构成寒潮天气小样本场景集;将所述寒潮天气小样本场景集输入预先训练的寒潮样本场景生成器中,生成寒潮风电运行场景样本;基于图理论知识,结合所述寒潮风电运行场景样本构建寒潮特征信息图;结合所构建的寒潮特征信息图训练基础模型,建立寒潮特征信息图到风电出力功率值的非线性映射,得到风电出力短期预测模型,所述基础模型基于图卷积神经网络框架搭建图注意力网络模型。本发明为风电出力短期预测方法,将有效提高寒潮极端天气下风电出力短期预测的精度。