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公开(公告)号：CN118691110A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410656721.1
申请日：2024-05-24
申请人： 清华大学 , 北京智芯微电子科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/214
摘要： 本发明提供一种区域分布式光伏的短期功率预测方法和装置，方法包括：获取目标区域多个电站分布式光伏的历史功率数据的出力特征，并基于所述出力特征对所述目标区域进行划分得到多个子区域；基于预先确定的每个电站的历史功率数据对应的天气类型以及出力特征，确定每个子区域的代表电站；基于预训练的分布式光伏短期功率预测模型对每个子区域的代表电站进行功率预测，得到代表电站预测结果；基于统计升尺度预测方法，对所述代表电站预测结果进行升尺度预测，得到区域预测结果。通过本发明提供的区域分布式光伏的短期功率预测方法，能够有效降低单场站预测误差对区域总体预测精度的影响，可以提升区域分布式光伏短期功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN118708889A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410701463.4
申请日：2024-05-31
申请人： 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
发明人： 张薛鸿 , 赵永柱 , 徐飞 , 朱彧 , 任晓龙 , 郝玲 , 陈磊 , 杨乐 , 杨熙载 , 王静 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 詹鑫睿 , 陈兴远 , 王玉庆
IPC分类号： G06F18/15 , H02J3/38 , G01W1/00 , G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种分布式光伏功率缺失数据修复方法和装置，包括：基于卫星遥感数据提取目标分布式光伏的云层覆盖特征，并对所述云层覆盖特征进行天气类型的划分，得到预设数量个天气类型；针对各个所述天气类型下所述目标分布式光伏的光伏发电功率数据，根据图正则化项和低秩张量优化函数得到低秩张量分解优化模型；求解所述低秩张量分解优化模型，得到光伏发电功率重构张量，根据所述光伏发电功率重构张量进行功率异常数据的判别与修复。本发明利用低秩张量分解建模方法针对不同天气类型进行精细化低秩张量分解建模，得到的低秩张量分解优化模型的求解结果可以用于进行功率异常数据辨识与修复，相比现有技术鲁棒性更高、扩展性更好。
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公开(公告)号：CN118551133A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410618595.0
申请日：2024-05-17
申请人： 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
发明人： 张薛鸿 , 孙毅卫 , 徐飞 , 朱彧 , 陈磊 , 窦小晶 , 郝玲 , 任晓龙 , 杨乐 , 王静 , 陈曦 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 杨熙载 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 欧晓勇 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 王玉庆 , 戴浩男 , 葛鑫鑫
摘要： 本发明提供一种面向分布式光伏集群与单场站的数据质量分析评价方法，包括：获取分布式光伏场站位置信息和卫星遥感信息，基于所述卫星遥感信息对分布式光伏场站进行单元划分，生成划分结果；基于所述划分结果通过卫星遥感信息与临近场站互证构建集群数据质量综合指标体系；基于所述集群数据质量综合指标体系通过预设的数据质量多级模糊评价体系构建单一分布式光伏场站数据质量评价体系，完成光伏场站的数据质量总体评价。本发明解决了现有分布式光伏场站数据质量不佳的问题。
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公开(公告)号：CN118589477A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410618596.5
申请日：2024-05-17
申请人： 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
发明人： 孙毅卫 , 张根周 , 徐飞 , 朱彧 , 陈磊 , 赵永柱 , 郝玲 , 王静 , 杨乐 , 陈曦 , 黎亦凡 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 欧晓勇 , 郭一鸣 , 杨熙载 , 马琴琴 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 王玉庆 , 戴浩男 , 葛鑫鑫
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/22
摘要： 本发明提供一种基于光伏晴空功率分解与动静相关性联合建模的分布式光伏超短期功率预测方法，包括：获取历史分布式光伏出力数据，基于预设的低秩矩阵构建晴空功率模型，基于所述晴空功率模型将分布式光伏出力分解为晴空分量和波动分量；基于物理信息挖掘方法和智能数据驱动方法构建静态时空结构图和动态时空结构图；基于所述静态时空结构图和动态时空结构图以及所述晴空分量和波动分量构建静态图卷积与动态图卷积预测模型，实现分布式光伏集群功率预测。本发明解决现有分布式光伏功率预测方法未同时考虑各分布式光伏场站间时空关联性静态稳定与动态变化特性，以及难以对波动剧烈模式复杂分布式光伏出力所蕴含的时空关联信息进行有效挖掘的问题，通过对分布式光伏时空相关性的有效、精细化表征，以实现功率预测精度的提升。
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公开(公告)号：CN118713049A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410701464.9
申请日：2024-05-31
申请人： 国网陕西省电力有限公司信息通信公司 , 清华大学
发明人： 任晓龙 , 朱彧 , 徐飞 , 杨乐 , 杨熙载 , 郝玲 , 陈磊 , 王静 , 崔冰 , 雷卫 , 黎亦凡 , 郭一鸣 , 马琴琴 , 李胜磊 , 蒋伟强 , 庞冰瑶 , 霍勇博 , 王林楠 , 詹鑫睿 , 陈兴远 , 苏紫诺 , 王玉庆
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种分布式光伏集群功率预测方法和装置，包括：将待预测分布式光伏电站群划分为目标数量个子区域；根据所述划分的结果和所述待预测分布式光伏电站群的历史功率数据得到全局图邻接矩阵和所述目标数量个子图邻接矩阵；将所述子区域的历史功率数据、所述子图邻接矩阵和所述全局图邻接矩阵输入至预先构建的层次图卷积神经网络预测模型中，得到目标预测结果。本发明在对分布式光伏集群划分的基础上，挖掘分挖掘子区域内和子区域间的时空关联性得到子图邻接矩阵和全局图邻接矩阵，之后通过构建的层次图卷积神经网络预测模型实现分布式光伏功率预测，预测精度高。
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