基于爬坡事件特征识别的风电功率短期预测方法和系统

    公开(公告)号:CN112766583A

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202110098335.1

    申请日:2021-01-25

    Abstract: 基于爬坡事件特征识别的风电功率短期预测方法和系统,预测方法包括以下步骤:利用最优旋转门算法识别出历史风电功率中具有爬坡趋势的功率段;利用移动滑窗算法进行爬坡趋势段的整合,识别爬坡事件;对识别出的爬坡事件进行分类;建立风电功率爬坡事件预测模型,进行爬坡事件功率预测;建立短期风电功率预测模型,获取初步风电功率预测结果;利用爬坡事件功率预测结果对初步风电功率预测结果进行订正,得到最终的短期风电功率预测结果。本发明结合风电爬坡事件识别进行风电功率短期预测,能够准确的预测出因转折性天气、极端气候事件造成的风电功率爬坡事件,从而有效提高风电功率短期预测准确率。

    一种风机覆冰智能观测装置

    公开(公告)号:CN219347677U

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202320384589.4

    申请日:2023-03-05

    Abstract: 一种风机覆冰智能观测装置,具有支架、第一多光谱相机、第二多光谱相机、图像采集服务器、防火墙、路由器、数据处理服务器、用以处理风机运行数据的第一计算机工作站;第一多光谱相机、第二多光谱相机分别与图像采集服务器通信连接,图像采集服务器通过防火墙与路由器通信连接,数据处理服务器与路由器通信连接,路由器通过网络与第一计算机工作站通信连接;第一多光谱相机、第二多光谱相机皆安装在支架上且呈倾斜设置,第一、二多光谱相机的镜头端向上抬起而使第一、二多光谱相机的中心线与水平面形成夹角即第一、二倾角,第一、二倾角为25°‑30°。本实用新型能实现对风机覆冰增长和消融过程进行监测、预警和预报的目的。

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