-
公开(公告)号:CN112417028B
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202011357189.1
申请日:2020-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法,风速时序特征挖掘方法包括:获取原始风速序列数据;对原始风速序列数据进行分解,得到多模态分量;计算分解得到的各模态分量的多尺度排列熵;对各模态分量的多尺度排列熵进行聚类,根据聚类结果将多模态分量进行重组得到新的模态分量;对原始风速序列数据和重组后的各模态分量分别进行时序特征提取,得到风速时序特征集合;基于所述风速时序特征集合进行特征选择,得到最优风速时序特征集合,即为原始风速序列数据的风速时序特征挖掘结果。利用本发明方法能够提取引起风电功率波动的主导因素,为风电功率预测提供可靠的数据基础。
-
公开(公告)号:CN117974177A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202311792619.6
申请日:2023-12-25
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Inventor: 赵福林 , 徐伟佳 , 张滔 , 王宝震 , 郭凯涵 , 徐正祥 , 廖辉 , 贾向博 , 蒋亦凡 , 余平 , 韦伟 , 郭彦飞 , 戴维 , 丁昕 , 林泽 , 刘俊 , 张智杰 , 简佳龙
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F17/18 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种适应电力市场的独立储能充放电决策方法及系统,包括:获取独立储能电站所属电力现货市场的短期运行数据,并对短期运行数据进行预处理;基于预处理结果结合独立储能电站的运行参数,制订日前短期充放电出力策略;根据日前短期充放电出力策略优化独立储能电站的运行参数,并通过电力现货市场电价数据实时修正日前短期充放电出力策略,用于独立储能电站的充放电决策。本发明通过制订合理、有效的储能日前计划,并结合电力市场日内超短期运行数据修正计划,提高了独立储能电站的设备利用效率和优化调度,提高了电力系统灵活性、经济性。
-
公开(公告)号:CN115630880A
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202211265302.2
申请日:2022-10-17
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种配电台区分布式光伏接入容量计算方法及系统,本发明通过求解容量决策模型获得分布式光伏接入容量,容量决策模型以分布式光伏接入容量最大为目标,并且考虑了配电台区的供电能力、电能质量等约束,更能科学准确的满足配电台区的饱和承载力要求,可实现分布式光伏接入容量的准确计算,避免了分布式光伏大量无序接入配电台区,造成台区出现“白天电压高、夜间电压低”等电能质量问题,对于降低配电网运行潜在风险,保障配电系统安全可靠运行具有重要意义。
-
公开(公告)号:CN111211578B
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN201911313800.8
申请日:2019-12-19
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种计算光伏电站提升电量的方法,包括:将整个光伏电站划分区域;对区域的逆变器选取样本组串;基于样本组串,计算样板逆变器的清洗提升率和提升电量,然后计算出区域的提升电量;累加所有区域的提升电量之和,得到整个光伏电站的提升电量;在计算提升电量时,选取样本组串比较少,工程实施比较容易,计算不受灰尘遮挡影响后光伏电站可以提升的发电量,从而为光伏电站何时开展光伏电池板的清洗提供有效数据支撑;计算区域的提升电量的方法包括:计算样板逆变器每小时的清洗提升率;计算样板逆变器每小时的提升电量;计算区域每小时的提升电量;将计算时间分辨率精确到小时,提高了提升电量的准确性。
-
公开(公告)号:CN112417028A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011357189.1
申请日:2020-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法,风速时序特征挖掘方法包括:获取原始风速序列数据;对原始风速序列数据进行分解,得到多模态分量;计算分解得到的各模态分量的多尺度排列熵;对各模态分量的多尺度排列熵进行聚类,根据聚类结果将多模态分量进行重组得到新的模态分量;对原始风速序列数据和重组后的各模态分量分别进行时序特征提取,得到风速时序特征集合;基于所述风速时序特征集合进行特征选择,得到最优风速时序特征集合,即为原始风速序列数据的风速时序特征挖掘结果。利用本发明方法能够提取引起风电功率波动的主导因素,为风电功率预测提供可靠的数据基础。
-
-
-
-