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公开(公告)号：CN105072028B
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201510441940.9
申请日：2015-07-25
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司
Inventor： 贾惠彬 , 薛凯夫 , 马静 , 王增平 , 陈安伟 , 盛海华 , 周建其 , 朱承治 , 金山红 , 周富强 , 裘愉涛 , 李继红 , 方愉冬 , 李付林 , 王坚敏 , 黄红兵 , 李颖毅 , 潘武略 , 樊勇 , 钱建国 , 金文德 , 夏翔
IPC: H04L12/707 , H04L12/803
Abstract: 本发明公开了一种电力广域保护通信网传输故障容错方法，包括设置源节点S、目的节点D和中心节点步骤、在源节点S和目的节点D之间寻找3条以上节点不交叉的传输路径步骤、计算各传输路径的传输质量步骤、将节点不交叉的传输路径按照路径质量排序步骤、信息数据包分片编码步骤，为各传输路径分配传输的数据片步骤，目的节点重组数据包步骤。本发明专利提供了一种应用于电力广域保护通信网传输的故障容错策略，其本质就是当电力广域保护通信网络出现异常或故障时，通过多路径容错控制技术、网络编码容错控制技术和负载均衡容错控制技术处理网络异常或故障，从而保证信息传输的可靠性和实时性。
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公开(公告)号：CN105072028A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510441940.9
申请日：2015-07-25
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司
Inventor： 贾惠彬 , 薛凯夫 , 马静 , 王增平 , 陈安伟 , 盛海华 , 周建其 , 朱承治 , 金山红 , 周富强 , 裘愉涛 , 李继红 , 方愉冬 , 李付林 , 王坚敏 , 黄红兵 , 李颖毅 , 潘武略 , 樊勇 , 钱建国 , 金文德 , 夏翔
IPC: H04L12/707 , H04L12/803
CPC classification number: H04L45/24 , H04L47/125
Abstract: 本发明公开了一种电力广域保护通信网传输故障容错方法，包括设置源节点S、目的节点D和中心节点步骤、在源节点S和目的节点D之间寻找3条以上节点不交叉的传输路径步骤、计算各传输路径的传输质量步骤、将节点不交叉的传输路径按照路径质量排序步骤、信息数据包分片编码步骤，为各传输路径分配传输的数据片步骤，目的节点重组数据包步骤。本发明提供了一种应用于电力广域保护通信网传输的故障容错策略，其本质就是当电力广域保护通信网络出现异常或故障时，通过多路径容错控制技术、网络编码容错控制技术和负载均衡容错控制技术处理网络异常或故障，从而保证信息传输的可靠性和实时性。
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公开(公告)号：CN104657584A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201410781092.1
申请日：2014-12-16
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种基于Lorenz系统的风速预测方法，所述方法是在利用小波神经网络（WNN）模型对风速进行预测的基础之上，引入Lorenz大气对流系统对预测结果进行干扰修正，达到提高风能预测精度的目的。本发明在风速预测过程中引入Lorenz大气扰动系统对风速预测结果进行干扰修正，该方法考虑了实际大气运动过程中的大气扰动效应，并利用实际风电场数据进行验证。实验结果证明，本方法可大大提高风能的预测精度，对风电产业的发展具有极大的促进作用。
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公开(公告)号：CN104504466A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410781091.7
申请日：2014-12-17
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种考虑大气扰动效应的风电场功率预测方法，所述方法将大气非线性Lorenz系统视为扰动模型，并定义大气非线性扰动变量来消除原始风速数据中蕴含的非线性因素，优化功率预测模型的输入，以此实现更高精度的风电功率预测。本发明在常规功率预测方法的基础上，利用功率预测扰动公式对风速预测结果进行非线性干扰修正，消除原始风速中存在的某些非线性扰动因素对预测结果的影响，达到精确预测风电功率的目的。实验结果证明，本方法可大大提高风能的预测精度，对风电产业的发展具有极大的促进作用。
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公开(公告)号：CN114578087A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210080454.9
申请日：2022-01-24
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及风速不确定性度量技术领域，且公开了基于非支配排序和随机模拟算法的风速不确定性度量方法，包括以下步骤：S1、利用非支配排序遗传算法和包络熵原理确定变分模态分解的模态数，实现参数的自适应选取；S2、选择麻雀搜索算法进行参数寻优，消除随机输入权重与偏置对深度极限学习机的影响，对各分量序列进行预测；S3、在点预测的基础上，使用马尔科夫链构造随机矩阵，对误差序列进行随机模拟，并根据蒙特卡洛思想得到若干独立的随机抽样结果，将模拟的误差分位数序列与点预测结果相结合，得到区间预测结果。S4、对本文所提方法进行实例评估和验证，证明方法的可行性和优越性，建立完整的风速不确定性度量方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107358006B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201710613264.8
申请日：2017-07-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析的Lorenz扰动风速预测方法，属于发电技术领域。本发明是根据原始数据进行主成分分析，再利用最小二乘支持向量机(LS‑SVM)模型对主成分和风速数据进行风速预测，最后利用Lorenz大气扰动序列对风速的初步预测值进行修正，以提高风速的预测水平。仿真结果显示，在风速预测过程中充分考虑大气系统的扰动影响，显著提高了风速的预测精度。本发明弥补了风速预测领域对大气系统的忽视作用，有助于风电并网的稳定性和风资源的大规模开发利用。
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公开(公告)号：CN107392379B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201710614032.4
申请日：2017-07-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于Lorenz扰动的时间序列风速预测方法，属于风力发电领域。本发明充分考虑大气动力系统中的大气扰动对风速预测的影响，提出一种基于Lorenz扰动的小波分解时间序列风速预测方法，并用西班牙和中国两种不同气候类型下的风电场数据进行仿真实验探究不同初始值的Lorenz方程的扰动效果。实验结果证明，本发明的风速预测方法显著提高了风速的预测精度，能够有效地促进风电产业的发展。
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公开(公告)号：CN110309603A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910601512.6
申请日：2019-07-05
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种基于风速特性的短期风速预测方法及系统。该预测方法包括：获取原始风速序列；对所述风速序列进行奇异值分解，获取去噪序列和噪声余项；获取对所述去噪序列进行变分模态分解的最优模态数；对所述去噪序列进行变分模态分解，获取各分量序列；利用改进的平均影响值法获取所述环境因素中与输出风速高相关的信息，并结合所述分量序列或余项建立长短期记忆网络模型；通过改进的极值优化法优化网络模型，获取预测模型；通过所述预测模型对所述各分量序列和所述噪声序列进行预测，获取各分量和余项预测结果；累加各分量和余项预测结果，获取风速预测结果；本发明的风速预测方法或系统显著提高了预测模型可靠性，可获得高精度预测结果。
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公开(公告)号：CN108846508A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810537126.0
申请日：2018-05-30
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种基于大气扰动的风速预测方法及系统。所述预测方法包括：获取训练好的基于长短时记忆网络的风速预测模型；根据所述风速预测模型获得风速的初步预测序列，所述初步预测序列中每一时刻对应一个风速初步预测值；获取洛伦兹方程的初始条件和参数；根据所述初始条件和所述参数获得风速扰动序列，所述风速扰动序列为所述洛伦兹方程的数值解，所述风速扰动序列包括每一时刻对应的风速扰动值；根据所述风速扰动序列对所述初步预测序列进行修正，得到风速的最终预测序列。采用本发明的风速预测方法或系统，预测结果更接近真实的风速序列，而且具有更小的预测误差。
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公开(公告)号：CN108520269A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810196743.9
申请日：2018-03-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种风速预测方法及预测系统。预测方法包括：获取原始的风速序列；对风速序列进行经验模态分解，获得若干固有模态函数和余项；根据各个固有模态函数的瞬时频率均值对所有的固有模态函数进行分类，获得若干高频模态函数和若干低频模态函数；采用每个高频模态函数的训练样本数据训练最小二乘支持向量机，获得高频预测模型；采用每个低频模态函数的训练样本数据训练BP神经网络，获得低频预测模型；采用余项的训练样本数据训练BP神经网络，获得余项预测模型；利用各个高频预测模型、各个低频预测模型和余项预测模型预测风速。本发明基于不同分量的波动特性建立预测模型，可有效减弱风速序列的随机波动性，实现对风速的精确预测。
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