基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统

    公开(公告)号:CN105528517A

    公开(公告)日:2016-04-27

    申请号:CN201510867065.0

    申请日:2015-12-01

    CPC classification number: G06F19/00 G06N3/02

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统,获取历史记录光照强度C、输出功率P、温度T、湿度H、风速WS,分别进行小波分解;根据所述小波分解后的信息,建立逼近信号层神经网络模型和细节信号层神经网络模型;获取未来预测时间段温度T、湿度H、风速WS,分别经小波分解;根据所述小波分解后的信息,将逼近信号层的信息作为逼近信号层神经网络模型的输入向量,得到逼近信号层的预报结果;将细节信号层的信息作为细节信号层神经网络模型的输入向量,得到细节信号层的预报结果;对逼近信号层的预报结果和细节信号层的预报结果进行重构,得到预测功率值。因此,本发明能够保证预测过程的收敛性,减小复杂度,提高预测的准确度。

    一种光伏电站短期功率预测方法和系统

    公开(公告)号:CN105404937A

    公开(公告)日:2016-03-16

    申请号:CN201510845099.X

    申请日:2015-11-26

    CPC classification number: Y02A30/12 Y02E40/76 Y04S10/545

    Abstract: 本发明公开了一种光伏电站短期功率预测方法和系统,获取一时间段内光伏电站所在位置记录的历史气象数据,建立光照强度和组件背板温度的预测模型;将历史数据中的功率值与光照强度的比值作为修正系数,并构建以背板温度作为自变量的修正系数函数式;获取所述光伏电站所在位置未来时间段的天气预报值,将该天气预报值分别代入光照强度和组件背板温度的预测模型得到光照强度预测值和背板温度预测值;根据所述的修正系数函数式,通过背板温度预测值获得修正系数预测值;再根据所述的功率值与光照强度的比值作为修正系数,计算功率预测值。因此,所述光伏电站短期功率预测方法和系统能够实现准确的对光伏电站短期功率的预测。

    一种电力云安全监控平台
    30.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111030295A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911146454.9

    申请日:2019-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种电力云安全监控平台,包括云服务器、数据库、监控单元、报警单元、LTE信号通讯模块、电气火灾监控单元、变压器参数采集单元、变压器参数控制器和故障等级判定单元,所述云服务器连接LTE信号通讯模块,所述云服务器连接连接监控单元,所述变压器参数控制器连接LTE信号通讯模块;本发明通过变压器参数采集单元对电力信息情况进行采集,变压器参数采集单元采集到的电力信息以及数字量转送到变压器参数控制器,经过变压器参数控制器转送到LTE信号通讯模块,并且对现场进行监控,同时,电气火灾监控单元控电气火灾情况是否出现,并将监测结果转送到LTE信号通讯模块,LTE信号通讯模块将信息传递到云服务器,数据处理方式简单,耗时短。

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