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公开(公告)号：CN103971169A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410147280.9
申请日：2014-04-14
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明提供一种基于云量模拟的光伏超短期发电功率的预测方法，包括以下步骤：利用天气型的晴空预测方法预测光伏电站未来4h的光伏超短期发电功率；模拟光伏电站未来4h的云量信息，并对由于云遮挡造成的水平面辐照度衰减进行预测数据校正，完成对光伏电站超短期功率的预测。本发明提供的预测方法相对晴空工况光伏功率超短期预测模型在对云量遮挡信息捕捉方面有很大的优势，相较于基于地基云图的光伏功率超短期预测模型预测的有效时间长度有很大的提高。
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公开(公告)号：CN103268572A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310161935.3
申请日：2013-05-06
Applicant: 国家电网公司 , 甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 中国电力科学研究院
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种千万千瓦级大型风电基地测风网络的微观选址方法，主要包括：a、绘制多年平均风速的分布图；b、通过多个测站多年的年平均风速资料经验正交函数分解，分析大型风电基地所在区域风速的时空分布特征；c、基于上述分析所得大型风电基地所在区域风速的时空分布特征，划分风速变化一致的典型区域；d、应用CFD模型软件计算微尺度风流参数，确定合适的选址位置。本发明所述千万千瓦级大型风电基地测风网络的微观选址方法，可以克服现有技术中缺乏气候资源诊断分析等缺陷实现宏观分析和微观选址相结合的优点。
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公开(公告)号：CN103258118A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310136316.9
申请日：2013-04-19
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种预测光伏电池组件温度的方法，所述方法通过下述步骤实现：筛选收集的光伏电站的数据，建立数据库；建立光伏电池组件温度模型并设定模型系数；预测光伏电池组件温度；校正预测的温度；获得未来组件温度。本发明实现对组件温度的准确预测，有助于提高光伏发电功率预测的精确度。
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公开(公告)号：CN108320050B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810028602.6
申请日：2018-01-11
Applicant: 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司嘉兴供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 方江晓 , 张静炜 , 严耀良 , 金山红 , 李登宣 , 朱想 , 周海 , 赵巍 , 杨晓雷 , 屠一艳 , 崔方 , 程序 , 王知嘉 , 丁煌 , 陈卫东 , 吴骥 , 周强
Abstract: 本发明公开了一种基于风速预报提高光伏短期功率预测精度的方法，至少包括电站，还包括以下步骤：步骤1：通过WRF数值模式生产预测数据；步骤2：整编实测功率、实测气象数据和预测气象数据；步骤3：率定功率转换关系；步骤4：模型检验与再训练判定，提供了一种对不同区域的光伏短期功率预测具体很好的适应性的一种基于风速预报提高光伏短期功率预测精度的方法。
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公开(公告)号：CN108615087A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201611142586.0
申请日：2016-12-13
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司
Inventor： 王东升 , 丁煌 , 周海 , 孙荣富 , 程序 , 崔方 , 王若阳 , 朱想 , 王知嘉 , 于炳霞 , 王靖然 , 牧晶 , 周强 , 陈卫东 , 李登宣 , 秦昊 , 陆菲菲 , 吴雨清
Abstract: 本发明涉及一种光伏组件温度短期预测方法及其预测系统，利用中尺度气象模式WRF模式生成指定位置的气象要素预报数据，基于模式结果计算气温、相对湿度、风速、风向、总辐射等气象要素预报数据；收集光伏组件所处位置的气象要素数据历史时间序列，以及对应位置、时段、分辨率的光伏组件温度数据，以t时刻总辐射、气温、相对湿度、风速、风向，作为多维卡尔曼滤波因子，t时刻组件温度为输出因子，建立多维卡尔曼滤波短期预测模型，对模型进行训练；将光伏组件所处位置的气象要素日前预报数据，作为多维卡尔曼滤波短期预测模型的输入，模型输出即为组件温度值。本发明的技术方案得到了较高的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108268961A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201611256257.9
申请日：2016-12-30
Applicant: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于天气类型的太阳辐射超短期预测方法，该方法包括以下步骤：判断预测时刻的天气类型；寻找相似日的实际太阳辐射，并计算所述相似日当天的理论天顶辐射；计算所述相似日的大气透明系数；计算预测当天的理论天顶辐射，根据所述相似日的大气透明系数折算出预测太阳辐射。该方法预报时效为日前0-4h，时间分辨率为15min，克服了现有光伏发电的超短期预测很难考虑云、水汽、气溶胶等对太阳辐射衰减的影响，也无法反应局地天气类型变化的缺点。
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公开(公告)号：CN104166999B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410407141.5
申请日：2014-08-18
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于地基云图强度分层的云团提取方法，所述方法包括以下步骤：对地基云图进行强度分层；对强度分层得到的色斑图进行云团提取。本发明提供的基于地基云图强度分层的云团提取方法，该方法具有很好的普适性，能够很好的提取出受雾霾影响的全天空地基云图的云团。且可以准确预测未来四小时由于光伏电站周围云量变化和遮挡，提高了光伏超短期功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN104166999A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410407141.5
申请日：2014-08-18
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于地基云图强度分层的云团提取方法，所述方法包括以下步骤：对地基云图进行强度分层；对强度分层得到的色斑图进行云团提取。本发明提供的基于地基云图强度分层的云团提取方法，该方法具有很好的普适性，能够很好的提取出受雾霾影响的全天空地基云图的云团。且可以准确预测未来四小时由于光伏电站周围云量变化和遮挡，提高了光伏超短期功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN102938562A
公开(公告)日：2013-02-20
申请号：CN201210250429.7
申请日：2012-07-19
IPC: H02J3/00
CPC classification number: Y02A30/12
Abstract: 本发明属于风力发电功率预测技术领域，涉及一种面向区域内风电总功率的预测方法。该方法包括：A）在区域内选择代表风电场，并进一步获取各代表风电场的输出功率预测值；B）通过径向基函数神经网络建立映射模型，并根据各代表风电场的输出功率预测值计算出区域内风电总功率预测值；C）输出区域内风电总功率预测值。该预测方法具有使用操作方便、输入输出简单、预测准确度高、误差小，可扩展性好、运用灵活等优点，当代表风电场的预测功率已知，可直接通过映射模型计算出区域内风电总功率预测值；当代表风电场的预测功率未知，可将映射模型接入代表风电场，通过代表风电场的NWP数据来驱动模型，进一步计算出区域内风电总功率预测值。
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公开(公告)号：CN106779130A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201510812329.2
申请日：2015-11-20
Abstract: 本发明提供一种基于全天空云图的光伏电站辐射预测方法，根据光伏电站的晴空的历史辐射数据，建立晴空辐射模型；利用全天空云图，得到其在未来时间段内的不同厚度云团运动向量和云状变化趋势；获取云团中太阳强度；建立超短期辐射预测模型，对光伏电站未来时间段内的辐射进行预测。本发明提出的方法准确且有效，在保证基础天气类型的预测数据输出的基础上，能够准确预测出未来时段的辐射；实现了精确的预测出未来一定时间内云团移动情况，以及由于各种云团遮挡太阳辐射所造成的辐射衰减情况，进而能够精确的对光伏电站未来时段的辐射进行预测，为电力调度提供准确且有效的决策支持，进而降低电力系统运行成本，获得更大的经济效益和社会效益。
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