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公开(公告)号：CN117851736A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410256885.5
申请日：2024-03-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊自适应寻优融合的气象要素插值方法，包括对设定数量的插值方法使用研究区内实测站点的气象观测数据进行k折交叉插值验证得到精度排序；选取排名前m个插值方法作为待选子方法元素，并对n个实测站点进行留一法插值运算，得到相应的插值结果并计算求得误差矩阵，进而构建模糊隶属度矩阵，基于该矩阵，计算基于隶属度的权重系数矩阵；将插值结果与权重系数矩阵进行实测站插值数据融合，得到相应的精准度指数；进行迭代操作，获取最优子方法元素个数；进行最优子方法元素插值，得到预测点处的空间插值结果，结合预测点隶属度权重系数，加权得到预测点插值融合数据。本发明可有效提升插值结果精度，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN117151927A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311122762.4
申请日：2023-08-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F16/29 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种风电功率概率区间的预测方法，包括以下步骤，针对目标区域，基于预设的采样时间间隔，采集预设历史时间段内检测气象数据以及实际风电功率数据，构建风电功率样本集，构建待训练的序列到序列注意力神经网络，序列到序列注意力神经网络包括自输入端至输出端依次连接的编码器、解码器、以及多层感知机MLP，基于风电功率样本集，以预设时间间隔的检测气象数据为输入，以对应的实际风电功率数据为输出，对待训练的序列到序列注意力神经网络进行训练，获得序列到序列注意力神经网络。本发明结合多种气象因素、采用直接多视野策略，结合动态权重调整设计分位数损失函数，能够更准确地预测风电功率概率区间，具有较好的预测效果。
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公开(公告)号：CN110020409B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201910256176.6
申请日：2019-04-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应核密度估计算法的地面气温观测资料分析方法，属于地面气温观测资料分析领域，该方法在传统的固定窗宽核密度估计算法挤出上引入自适应算法，即在窗宽参数中引入自适应系数，能够有效反应样本观测值的稀疏程度所带来的影响，然后再对自适应算法进行改进，将窗宽参数替换为最优窗宽，使地面气温观测数据下得出的结果满足所有均方误差均为最小，使得改进后的自适应方法完全适用于地面气温观测资料。
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公开(公告)号：CN114841418A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210410081.7
申请日：2022-04-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种铁路沿线风速观测资料质量控制方法及系统，获取铁路沿线目标站的风速时间序列；利用局部均值分解法对风速时间序列进行分解得到k个PF分量和1个残余分量；利用预先确定的最佳的时间卷积网络预测模型对各分量进行预测，将预测的结果叠加，得到目标站预测值；用所得预测值来补全缺测值；然后利用预先设置的检错公式以及所述目标预测值对待检目标站观测值进行质量判定，若满足所述检错公式则该待检观测值为正确数据，若不满足所述检错公式则该待检目标站观测值为存疑数据，将存疑数据标记并用预测值代替。优点：能够减小预测的误差，提高预测精度，并能够有效检测出高铁沿线风速观测资料中存在的错误数据。
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公开(公告)号：CN113297805A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110742516.3
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种风电功率爬坡事件间接预测方法，该方法考虑风速大小对预测精度影响的同时还需兼顾风速的变化，引入兼顾“值相似”与“形相似”的相似离度搜寻预测段的相似风速曲线，将风速及对应的功率构成最终相似样本簇。再引入自适应的ACS算法对ELM模型的隐藏节点参数和阀值进行优化选取，通过ELM预测模型对风电功率进行预测，最后结合爬坡定义和检测算法对预测功率中的爬坡事件进行间接预测。该方法能够避免冗余信息的干扰，训练样本更具针对性，节省了训练模型所需的时间，预测结果更接近于实际观测数据，间接确保了风电爬坡的有效预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112348050A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011057847.5
申请日：2020-09-30
Applicant: 中国铁路上海局集团有限公司 , 中国国家铁路集团有限公司 , 南京铁道职业技术学院 , 南京信息工程大学
Inventor： 马伟叁 , 张颖超 , 唐强 , 史德耀 , 叶云飞 , 宋国亮 , 熊雄 , 卢万胜 , 叶小岭 , 黄华 , 唐红昇 , 孙国强 , 姚薇 , 路言杰 , 张中秋 , 薛锋 , 贺磊 , 胡细东 , 李强 , 陈刚 , 浦丽华 , 赵朝蓬 , 曲思源
Abstract: 本发明公开了一种基于高铁沿线风特性的风速仪布置方法，包括以下步骤：采集高铁沿线的气象站的历史风数据并对其进行基本的质量控制检查，获得历史风数据集；构建高铁沿线的环境数据地图；将待研究的高铁沿线区段划分成多个模拟站点，每个模拟站点间隔等距；根据环境数据地图和历史风数据以及各模拟站点的位置信息，计算各模拟站点的预测风数据；对预测风数据进行聚类分析，将具有高度相似的站点聚成一类；根据轮廓系数选择合适的簇数；对通过聚类分析后的各个簇内风数据样本概率进行阈值筛选，根据概率最大样本的位置信息确定风速仪的布站位置信息。
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公开(公告)号：CN111815155A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010644925.5
申请日：2020-07-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种改进后的核回归地面气温观测资料质量控制方法，包括以下步骤：S1筛选实验数据；S2引入核回归方法并针对需要应用的地面气温观测数据进行改进；S3在S2的基础上进行多站点核回归方法的应用性改进；S4引入自适应算法以及粒子群算法对核回归方法中的窗宽系数进行改进，以此原理进行回归预测并进行相应的质量控制。本方法在方法层面，通过引入核回归方法并针对地面气温观测数据进行改进，同时利用自适应及粒子群算法进一步改进核回归方法中的窗宽系数，拓展了传统质量控制方法的方向；在质量控制效果层面，在质量控制领域的预测精度、普适性及检错率等多个方面具有较好的效果，更有利于地面气温观测资料质量控制的研究与应用。
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公开(公告)号：CN111539577A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010357559.5
申请日：2020-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于风速变化率和高斯过程回归的短期风电功率预测方法，包括以下步骤：S1采集风电场的实测数据，包括实测风速和实测功率；S2结合周边风场数据以及历史数据进行数据预处理；S3定义风速变化率；S4采用高斯回归模型作为预测模型，将风速值及风速变化率同时作为预测模型的输入，建立R-GPR模型进行短期风电功率预测。本发明提出的R-GPR模型预测结果中的大误差会逐渐减少，从而使得稳定性较好，而且对实际功率的跟踪性能更优，增强了模型对于风电功率数据预测的泛化性能。
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公开(公告)号：CN108154271A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711460389.8
申请日：2017-12-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于空间相关性和曲面拟合的地面气温质量控制方法，该方法先对目标站附件的参考站一定时间内的气温数据进行采集，再进行基本的质量控制，通过参考站与目标站的欧氏距离和方位角来确定他们之间的相对位置，因而利用每个参考站和目标站气温要素之间的空间相关性，构造一个空间相关性函数，并对测试集利用B样条进行曲面拟合，得到一个将空间相关性和B样条曲面拟合结合的质量控制模型，然后利用测试集对目标站气温数据进行预测，将预测值和实际观测值进行对比，最后对目标站原始数据植入人工误差，观察模型的检错率大小。该方法有效地利用了我国地面气象资料，对比于传统的空间质量控制算法有着更好的预测效果和检错效果。
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公开(公告)号：CN106920013A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710152515.7
申请日：2017-03-15
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06395
Abstract: 本发明公开了一种地面气温观测资料的质量控制方法，首先对目标区域内气象观测站的气温数据进行采集，其次求解实验变异函数值并利用提出的反正切函数对其进行拟合，然后通过克里金方程组求解各邻近观测站对目标观测站的权重，进而利用梯度克里金法对各气象观测站的气温值进行估计并对其精度进行评价，最后对气温估计值与原始观测值进行阈值检验，从而判断数据是否有误并对其进行修正。本发明解决了现有质量控制方法对邻近观测站空间分布、气温空间相关性及其变异性以及地形对气温影响考虑不足的问题。
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