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公开(公告)号：CN114418243B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210314475.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/02 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06N5/00 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本申请涉及一种分布式新能源云端网格预测方法。所述方法包括：获取目标发电节点对应的至少一个种类的发电节点特征数据；在天气预报网格数据中获取与所述目标发电节点所处位置对应的天气预报数据，并建立所述目标发电节点对应的天气预报数据与所述目标发电节点对应的发电节点特征数据间的映射关系，得到至少一个目标网格数据；从发电能力预测模型集合中选取目标发电能力预测模型；将至少一个所述目标网格数据输入所述目标发电能力预测模型进行预测，得到所述目标发电节点对应的发电能力预测结果。采用本方法能够提高发电能力预测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114330935B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210234586.2
申请日：2022-03-10
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于多种结合策略集成学习的新能源功率预测方法和系统，所述方法包括：根据目标预测对象，获取样本新能源数据；所述样本新能源数据包括训练新能源数据和验证新能源数据；通过所述训练新能源数据训练得到多个初级预测模型；通过预设的多种集成指令，分别对所述多个初级预测模型进行集成处理，得到多个集成预测模型；根据各所述集成预测模型的性能指标，从所述多个集成预测模型中确定出目标预测模型，通过所述目标预测模型进行新能源功率预测。该方法可以提升对新能源场站的功率预测精度。
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公开(公告)号：CN114462722A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210377783.X
申请日：2022-04-12
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种新能源发电功率轻量化高精度云预测系统、方法、装置、计算机设备和存储介质。所述系统包括：云平台，以及与云平台通信连接的多个场站数据采集系统；其中，多个场站数据采集系统，分别用于采集各个新能源场站的发电功率数据；云平台，用于确定与预测请求相适应的数值天气预报数据；获取与预测请求对应的发电功率预测模型，将数值天气预报数据，以及发电功率预测模型返回至对应的场站数据采集系统；场站数据采集系统，还用于在接收到发电功率预测模型，以及数值天气预报数据的情况下，将数值天气预报数据输入发电功率预测模型，通过发电功率预测模型得到对应的发电功率预测数据。采用本系统能够减少新能源发电功率预测的预测成本。
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公开(公告)号：CN114444820A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210372350.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及电力技术领域，提供了一种基于气象‑功率特性的新能源功率预测限电数据识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实现提高限电数据识别的准确性和效率。该方法包括：获取待识别的历史功率数据和历史功率数据对应的历史气象数据，将历史气象数据划分为多个历史气象数据区间，将历史功率数据分配到对应的历史气象数据区间中，对各历史气象数据区间中对应的历史功率数据的集中分布范围进行正态分布拟合，得到各历史气象数据区间中对应的历史功率数据的合理分布范围，将各历史气象数据区间中的不在合理分布范围内的历史功率数据识别为限电数据。
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公开(公告)号：CN117332901A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311345954.1
申请日：2023-10-17
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/28 , G06F30/27 , H02J3/00 , G01W1/10 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种采用分层时间聚合策略的新能源小时间尺度功率预测方法。获取预测时间段内各离散时刻所对应的数值天气预报，其中，离散时刻的间隔时长为第一预设时长；将数值天气预报输入至预先训练得到的第一功率预测模型中，得到各离散时刻所对应的待使用预测功率；将待使用预测功率输入至第二功率预测模型中，得到新能源场站在预测时间段内各预测时刻所对应的新能源场站功率；其中，预测时刻的时间间隔为第二预设时长，第二预设时长小于第一预设时长。本发明压缩了新能源超短期功率预测的时间间隔，提高了新能源超短期功率预测的频率，提高了新能源功率预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117332898A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311342188.3
申请日：2023-10-17
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的新能源小时间尺度功率时序滚动预测方法。该方法涉及功率预测技术领域，包括：获取目标新能源场站在目标历史时间段内，每个历史时间点对应的历史功率数据；基于目标新能源场站的历史功率数据和目标功率预测模型，确定目标新能源场站在目标未来时间段内对应的功率预测数据，其中，目标功率预测模型是基于目标新能场站在多个待使用历史时间段内的待使用历史功率数据训练得到的。本发明实施例的技术方案解决了现有的功率预测方法依赖于天气预报，导致功率预测的时间尺度较大且预测结果不准确的问题，实现了对新能源场站在小时间尺度下的功率预测，提高预测的精确度。
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公开(公告)号：CN116914861A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311169375.6
申请日：2023-09-12
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于模型预测控制的风储电站经济优化调度方法及系统。该方法通过获取待调度电能的市场价格预期信息、风电出力预期信息、设备成本参数和初始调度电能，并将市场价格预期信息、风电出力预期信息、设备成本参数和初始调度电能输入至预测模型中进行指令优化，得到控制指令，再将控制指令发送到电力混合系统中进行电能调度，得到目标调度电能。上述方法结合了预测市场价格、风电出力情况以及发电设备的运行寿命参数等信息，能够降低发电成本，提高经济效益。另外，通过预测模型进行电能的调度优化，可以保证设备稳定运行，增强电力系统的可靠性，降低系统运行风险。
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公开(公告)号：CN116316617B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310603024.5
申请日：2023-05-26
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种多场站智能融合的新能源发电功率区域预测方法和系统。所述方法包括：获取目标区域内各新能源场站在未来时段对应的目标预测发电功率；根据各目标预测发电功率和各新能源场站对所述目标区域的贡献权重，确定所述目标区域的第一预测总发电功率；根据所述目标区域在历史时段的历史实际总发电功率，以及各新能源场站的地理坐标，确定所述目标区域的第二预测总发电功率；根据所述第一预测总发电功率和所述第二预测总发电功率，对所述目标区域在所述未来时段的新能源发电功率进行预测。采用本方法能够将目标区域内多个新能源场站智能融合，从而提高目标区域的预测总发电功率的准确性和全面性。
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公开(公告)号：CN116316612B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310548550.6
申请日：2023-05-16
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及电力技术领域，特别是涉及一种自动机器学习的新能源功率云边协同预测方法及系统。该方法包括：响应于对目标新能源场站的功率预测需求，获取目标新能源场站在未来时段的未来数值天气预报数据和未来时段对应的历史时段的历史输出功率；根据未来数值天气预报数据的缺失情况，以及历史输出功率的数据量，从功率预测模型集中选择目标新能源场站对应的目标功率预测模型；根据目标工作模式，对目标功率预测模型进行调整，并基于调整后的目标功率预测模型，根据未来时段的未来数值天气预报数据和未来时段对应的历史时段的历史输出功率，预测目标新能源场站未来时段的目标输出功率。本申请能够提高新能源场站的功率预测准确性。
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公开(公告)号：CN116227249B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310519220.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及一种功率气象数据智能迁移的新能源长期电量预测方法与系统。所述方法包括：获取目标电力场站的历史发电量数据，根据目标电力场站的历史发电量数据，确定目标电力场站在预测时间段的第一发电量预测结果；根据目标电力场站对应的目标气象特征，在电力场站集合中匹配目标电力场站的相似电力场站；获取相似电力场站的历史发电量数据，根据相似电力场站的历史发电量数据，确定目标电力场站在预测时间段的第二发电量预测结果；根据第一发电量预测结果和第二发电量预测结果，确定目标电力场站的目标发电量预测结果。采用本方法能够基于历史数据迁移和相似场站进行数据迁移，确定精确的发电量预测结果，提高新能源发电量的预测结果准确度。
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