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公开(公告)号：CN108205713B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201611164872.7
申请日：2016-12-16
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种区域风电功率预测误差分布确定方法和装置，该方法包括根据预先采集的风电场的实际功率和预测功率数据计算风电场功率预测误差的概率密度序列；根据风电场功率预测误差的概率密度序列拟合各风电场功率预测误差概率分布；根据各区域风电场功率预测误差概率分布计算全部风电场功率预测误差概率分布，确定Coupla函数并估计Copula函数的参数；根据Copula函数计算区域概率密度序列，并确定区域风电功率概率预测误差带。该装置包括第一计算单元、拟合单元、第二计算单元和预估单元；本发明提供的技术方案能有效识别不同天气过程下风电功率预测误差，又考虑了天气局地效应，有效提高了预测误差的概率预测精度。
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公开(公告)号：CN111950754A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910402231.8
申请日：2019-05-14
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 一种电力系统智能管理系统，包括：发电管理模块，配电自动化安全平台，电能质量模块，调度管理模块，节能管理模块，用电服务模块，电网线路巡检模块，天气预报模块。本发明以更加智能的方式，实现对运行管理决策的智能辅助支撑，提升智能电网系统运行的安全性和稳定性，并提供高效准确的天气预报服务，保障了电网线路的安全运行。
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公开(公告)号：CN111008448A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201811169650.3
申请日：2018-10-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 胡菊 , 王姝 , 冯双磊 , 王勃 , 靳双龙 , 宋宗朋 , 滑申冰 , 马振强 , 刘晓琳 , 张菲 , 车建峰 , 姜文玲 , 王铮 , 赵艳青 , 张周祥 , 汪步惟 , 周建华 , 罗拓
Abstract: 本发明涉及一种太阳能资源到功率的转化方法及装置，所述方法包括：根据大气层顶接收到的太阳辐照度确定到达水平地面的太阳辐照度；根据所述到达水平地面的太阳辐照度确定单个光伏电池产生的短路电流和开路电压；根据所述单个光伏电池产生的短路电流和开路电压确定光伏电站输出功率。本发明提供的技术方案基于历史的辐射、风速、湿度和温度等数据，模拟光伏电场建成后的功率处理水平及波动特点，为全球大范围的太阳能基地规划及投产后的出力特征提供了有效的分析工具。
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公开(公告)号：CN116703007A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310955256.7
申请日：2023-08-01
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种风电集群预测模型的构建方法、功率预测方法及装置，包括：基于区域中各风电场在采样周期内各时刻的实际功率和区域中各网格在采样周期内的数值天气预报，按照设定风速点进行拟合得到该设定风速点对应的各风电场的功率曲线；基于各风电场的功率曲线，利用区域中各网格在采样周期内的数值天气预报确定各风电场在采样周期内各时刻的模拟功率；利用各风电场在采样周期内各时刻的模拟功率构建模型数据集；利用模型数据集构建风电集群预测模型；利用风电集群预测模型，预测得到区域中各风电场在预测时段的预测功率。本申请提供的技术方案，提高了风电集群中各风电场的功率预测的准确性和可靠性，且该预测方法适用性广泛，时效性好。
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公开(公告)号：CN112561234A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011301467.1
申请日：2020-11-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司
Inventor： 王铮 , 王勃 , 王伟胜 , 冯双磊 , 刘纯 , 赵艳青 , 姜文玲 , 裴岩 , 胡菊 , 靳双龙 , 宋宗朋 , 王姝 , 车建峰 , 张菲 , 汪步惟 , 王钊 , 沈洋 , 余谦
Abstract: 本发明提供了一种场内受限电量和场外受限电量的量化方法及系统，包括：获取当前时段所有并网风电机组的机舱风速、实际发电功率和工作状态；基于获取的数据计算各并网风电机组当前时段的理论发电量、实际发电量和可用发电量；基于风电场当前时段的理论发电量、实际发电量和可用发电量，计算当前时段风电场的场内受限电量和场外受限电量，本发明基于风电场所有并网风电机组的数据进行场内受限电量和场外受限电量的量化评估，提高了受限电量计算的科学、准确性，从而支撑风电的调控运行，提高风电消纳，并为风电相关并网运行技术研究提供基础数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116384598A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310659367.3
申请日：2023-06-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/048 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及风电功率预测技术领域，具体提供了一种基于时序事件编码的风电过程预测方法及装置，包括：将预测时段的数值天气预报数据和与预测时段相邻的历史时段的风电特征数据作为预先训练的机器学习模型输入，得到预先训练的机器学习模型输出的风电过程事件编码向量；对所述风电过程事件编码向量进行解码，得到预测时段的风电过程事件；其中，所述风电过程事件包括下述中的至少一种：低出力过程事件、高出力过程事件、上爬坡过程事件、下爬坡过程事件。本发明提供的技术方案对事件发生时段及状态进行了准确预测，为电力调度的重要决策依据。
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公开(公告)号：CN113887843B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202111480130.6
申请日：2021-12-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 刘纯 , 王勃 , 冯双磊 , 车建峰 , 裴岩 , 汪步惟 , 王铮 , 王钊 , 赵艳青 , 姜文玲 , 张菲 , 靳双龙 , 刘晓琳 , 宋宗鹏 , 胡菊 , 马振强 , 滑申冰
Abstract: 本发明提供了一种风电场输出功率的群体预测方法和系统，包括：将待预测时刻多个风电场站的数值天气预报数据按照预设格式转化为气象图数据；将气象图数据输入预先构建的图卷积预测模型，得到功率图数据作为待预测时刻多个风电场站的输出功率预测值；其中，气象图数据包括各风电场站的气象参数、测量参数以及不同风电场站间的联接权重，图卷积预测模型是采用多个风电场站的历史气象图数据和历史功率图数据训练得到的；本发明仅需建立一个图卷积预测模型即可得到包括多个风电场站功率的多条预测曲线，在大规模风电功率预测场景中，仅需训练、部署、维护一个模型即可实现多个风电场多条预测曲线的预测，可降低模型训练、模型部署、模型维护的成本。
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公开(公告)号：CN114004430B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210002536.1
申请日：2022-01-05
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 冯双磊 , 王伟胜 , 王勃 , 刘纯 , 靳双龙 , 刘晓琳 , 宋宗朋 , 胡菊 , 滑申冰 , 马振强 , 张艾虎 , 郭于阳 , 王铮 , 车建峰 , 张菲 , 姜文玲 , 赵艳青 , 王钊 , 裴岩 , 汪步惟 , 李红莉 , 韩振永
Abstract: 本发明提供了一种风速预报方法和系统，包括：基于模式背景场与最新的气象要素数据，采用预先构建的全局最优同化方案进行资料同化，得到模式初始状态；基于模式初始状态，采用预先训练的模式参数化方案进行预测，得到风速预报场；针对资料同化和模式参数化方案环节，在传统的基于物理机理和已知规律约束的数值天气预报模式基础上，面向缺乏或没有物理机理约束的情况，本发明通过采用人工智能算法训练出全局最优同化方案和模式参数化方案，充分发挥人工智能算法的优势，从而显著提升风速预报的准确率。
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公开(公告)号：CN112348292A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202110015294.5
申请日：2021-01-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习网络的短期风电功率预测方法和系统，包括：获取待预测风电所在区域的数值天气预报数据；将数值天气预报数据输入预先训练的深度学习映射模型，得到风电功率的预测值；其中，深度学习映射模型包括数值天气预报数据与风电功率预测值的对应关系；数值天气预报数据按照位置构成网格，网格中每个格点包括多个天气参数；本发明可提升风电场短期功率预测精度，同时可以降低区域风电功率预测模型的建模时间，降低所需的计算资源和人力资源。
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公开(公告)号：CN117273244A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311558123.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及新能源发电功率预测技术领域，具体提供了一种区域风光资源中长期人工智能预报方法及装置，包括：将气象再分析数据中预测时刻的气象图转换为图像数据矩阵；将所述图像数据矩阵作为预先训练的人工智能预报模型的输入，得到所述预先训练的人工智能预报模型输出的预测时刻的图像数据修正矩阵；基于所述预测时刻的图像数据修正矩阵确定气象图中各位置的气象参量预报值。本发明提供的技术方案，可解决当前长时间尺度数值天气预报计算量大、计算时间长和精度仍存在提升空间的问题，从而支撑新能源发电功率预测，具有工程适用性。
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