-
公开(公告)号：CN109190845A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811150792.5
申请日：2018-09-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种两阶段动态优化短期风电功率预测方法，该方法通过获取风电场区域数值天气预报气象数据，根据风机有功发电的历史数据和实际数据，利用高斯回归算法构建风电场短期功率预测模型并对未来72小时功率进行预测；同时，利用高斯回归算法和差分延迟算子对短期功率预测模型进行两阶段动态优化以提高预测的精度。通过对短期风电功率预测过程中的解决了目前短期风电功率预测方法结构单一、准确度不高和欠稳定等问题，提高了风电场短期风电功率预测的准确率。
-
公开(公告)号：CN106503459A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610949916.0
申请日：2016-10-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种改进随机森林气温数据质量控制方法，将经过粒子群算法优化后的随机森林算法用于气象观测站进行气象要素质量控制。该方法首先对一定范围内的地面气象观测数据进行采集，然后对采集的数据做基本质量控制后，再利用粒子群算法寻找随机森林回归模型的最优mtry值和ntree值参数，使用改进随机森林方法按时间和空间序列对数据进行训练，得到一个基于改进随机森林的质量控制模型，并利用测试集进行回归预测，最后与目标站实际观测数据进行对比，观察模型识别观测数据中错误数据的能力。该方法有效的利用了我国多年积累的宝贵气象数据资料，在质量控制方面比传统方法更加高效、准确度高、适应性强，提高了气象观测站气象数据的质量。
-
公开(公告)号：CN105809321A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610052621.3
申请日：2016-01-26
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06Q10/06395 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及地面气象观测站采集气温数据的质量控制方法，该方法对一定区域范围内地面气象观测站数据进行采集，然后对采集的数据做基本质量控制后，根据相关系数对邻近站观测数据加权处理并利用SVM构建质量控制回归模型，最后通过对比预测值与实际值的差异大小来实现对实际值的质量控制。有益效果：通过邻近站观测数据，利用改进的支持向量机技术构建基于邻近站观测数据的非线性气象数据质量控制模型，拓展了传统多站质量控制方法，能够提高地面气象观测站数据在长期气候研究和短时预报的可靠性。
-
公开(公告)号：CN103838911A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201310611676.X
申请日：2013-11-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于微粒群算法的产业集群演化模拟系统，包括设计产业集群综合竞争力评价指标体系；设计产业集群综合竞争力EPCI评价模型；获取产业集群综合竞争力EPCI评价模型的参数；将产业集群现象微粒群化；根据PSO算法，设计基于微粒群算法的产业集群演化模型；设计产业集群综合竞争力三维信息的拟合函数，并获得模拟产业集群演化的分时效果图。本发明设计的基于微粒群算法的产业集群演化模拟系统基于微粒群算法，填补微粒群算法在产业集群演化模型建立上的空白，能够有效解决产业集群演化问题。
-
公开(公告)号：CN118761000A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410833761.9
申请日：2024-06-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂地形的地面气温质量控制方法，首先，构建复杂地形相关指数，用以衡量站点间的复杂地形相关性，并从气温数据相关性和站点复杂地形相关性两个角度衡量临近站与目标站的相关性，通过聚类算法筛选相关性高的站点作为参考站；然后，使用距离、余弦相似度和复杂地形相关指数共同构建权重指标，通过粒子群优化算法对模型中的平滑参数进行优化，利用预测模型对气温观测值进行回归预测；最后，将预测值与目标站观测值进行对比，识别出观测数据中的异常值。该方法弥补了传统多站质量控制方法在复杂地形区域质量控制效果不佳的不足，能有效识别可疑气温数据并标记，进一步提高了复杂地形下地面气温资料的准确性和完整性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118536015A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410607406.X
申请日：2024-05-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/27 , G06F18/15 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G01P5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于风速状态变化的高铁沿线风速预测方法，包括构建向量自回归模型，利用马尔科夫状态将铁路沿线历史风速进行三区制划分，并获得相应的风速序列；基于风速序列，基于波动函数剔除风速序列中Hurst指数小于0.5的片段，获得不同时间尺度序列片段；采用变分模态分解模型将步骤S2中不同时间尺度序列片段分解为本征模态分量，计算该分量的Hurst指数并进行分类；根据分量的特点，采用不同的方法对其进行风速预测，并将不同分量的预测结果进行相加，得到最终的风速预测结果。本发明能够有效提高预测精确度。
-
公开(公告)号：CN117878933B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410281864.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于突变气象环境识别的风电功率预测方法，包括收集历史气象数据并对其进行预处理，基于该数据，利用动态自适应的突发气象环境识别算法识别突变气象时段，得到突变气象事件；利用风速相似系数对预测风速时段进行相似时段匹配，得到与预测时段具有相同趋势特征的历史趋同突变气象事件；构建基于注意力机制的Transformer风电功率预测模型，将突变气象事件与历史趋同突变气象事件转为多维输入数据输入到该模型中，实现功率预测。本发明可对复杂大量气象数据实现自动精准识别，可有效的利用同类气象事件之间的趋同性提高突发气象环境下的风电功率预测准确度，保障了电网输入端的可控可预测性。
-
公开(公告)号：CN117851736B
公开(公告)日：2024-05-14
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。
-
公开(公告)号：CN117390340A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311288694.9
申请日：2023-10-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种风速动态时间规整方法、系统，该方法包括：对采集的空间多个站点的风速风向时间序列进行预处理，得到完整的风速时间序列和风向时间序列；将完整的风速时间序列进行编码，并计算风速时间序列之间的匹配代价；将完整的风向时间序列进行编码，并计算风速时间序列之间的匹配代价；将两种时间序列的匹配代价从一维拓展至二维，结合风向和站点间位置的空间关系优化匹配最小路径；结合匹配最小路径，计算风速动态时间规整得分。本发明可以在进行空间风速的插值和预测之前，预先选取目标位置合理的待处理风速，提高了空间风速插值和预测精度。
-
公开(公告)号：CN112132344A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011011176.9
申请日：2020-09-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似日和FRS‑SVM的短期风电功率预测方法，属于短期风电功率预测方法技术领域。该方法采用离散Fréchet距离作为相似性判据，定义预测日与历史日之间的整体相似度公式，并以此匹配相似日样本。相似日样本缩减了样本量，提高了建模数据的相似性。然后针对原始特征存在相互关联、非线性和不相关性等特点，增加了训练模型的复杂度，引入模糊粗糙集（FRS）方法消除冗余特征，优化SVM模型的输入。相似日方法和FRS方法同时在样本数量和样本特征2个层面对数据进行预处理，节约了SVM模型的训练时间，提高了预测精度。本发明能够有效改善预测拐点处预测精度的不足，具有一定的实用价值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
56
records
(took 0.029 seconds)
