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公开(公告)号：CN118485177A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410651942.X
申请日：2024-05-24
申请人： 东北电力大学 , 吉林农业科技学院 , 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种考虑多元负荷耦合特性的IES负荷预测方法，首先，利用FP‑Growth算法对多元负荷数据进行分析和挖掘，识别出负荷之间的潜在关联性；通过对各个负荷之间的关联度进行累加计算，确定综合能源系统中多元负荷的预测优先级；其次，基于多元负荷的预测优先级，选择具有最高优先级的负荷进行负荷相似波动集划分；进一步地，通过k‑means聚类算法划分相似负荷场景集。最后，针对每个负荷场景集，采取逐级预测的策略，使用双向长短期记忆神经网络进行场景集预测建模，进行多元负荷数据预测。通过算例结果表明：使用本发明方法具有较高的预测精度，能够有效处理负荷的剧烈波动，从而满足系统安全稳定的运行要求。
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公开(公告)号：CN117996750A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410248411.6
申请日：2024-03-05
IPC分类号： H02J3/00 , G06F16/29 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 基于双输入模式下NWP风速校正的风电功率预测方法，属于风电技术领域。本发明提出的基于双输入模式和波动聚类的NWP风速校正方法能降低模型捕捉映射关系的难度，集中于对实测风速建立映射关系，提高NWP风速的校正精度，再将校正后的值应用于短期风电功率预测中，获得更准确的短期风电功率预测结果。本发明公开的方法物理意义清晰、科学合理、实用价值更高、精度更高，适用于风电功率预测，并且预测精度高，预测结果有效，适用性和实用性强。
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公开(公告)号：CN112668806A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110058821.0
申请日：2021-01-17
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F30/20 , G06F111/08
摘要： 本发明的一种基于改进随机森林的光伏功率超短期预测计算方法，其特点是，包括：随机森林模型的初步预测、初步预测结果下午时段的修正、初步预测结果上午时段的修正、仿真计算和误差分析步骤，将光伏功率日周期性分析应用随机森林模型所得到的双时段序列预测中，并且与基础随机森林预测方法对比进行预测，能够反映系统动态特性、跟踪未来功率趋势；改进随机森林超短期预测模型是一种修正预测模型，本模型计算简单、预测性能高、物理意义清晰、预测结果有效、实用性强。
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公开(公告)号：CN112668806B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110058821.0
申请日：2021-01-17
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F30/20 , G06F111/08
摘要： 本发明的一种基于改进随机森林的光伏功率超短期预测计算方法，其特点是，包括：随机森林模型的初步预测、初步预测结果下午时段的修正、初步预测结果上午时段的修正、仿真计算和误差分析步骤，将光伏功率日周期性分析应用随机森林模型所得到的双时段序列预测中，并且与基础随机森林预测方法对比进行预测，能够反映系统动态特性、跟踪未来功率趋势；改进随机森林超短期预测模型是一种修正预测模型，本模型计算简单、预测性能高、物理意义清晰、预测结果有效、实用性强。
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公开(公告)号：CN118688877A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410639861.8
申请日：2024-05-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司
发明人： 靳双龙 , 刘晓琳 , 王勃 , 李庆 , 宋宗朋 , 潘林林 , 车建峰 , 马振强 , 张艾虎 , 王铮 , 王钊 , 滑申冰 , 赵艳青 , 姜文玲 , 王姝 , 柴荣繁 , 丁禹 , 陈帅 , 宫婷 , 杨耘博 , 韩振永 , 兰玥 , 李红莉
摘要： 本发明公开了一种风电场粗糙度和摩擦速度的计算方法、装置及介质。其中，方法包括：根据预先建立的风切变指数计算模型以及多个观测高度的实测风速数据，计算风电场多个观测高度的风切变指数值；根据风电场多个观测高度的风切变指数值以及预设边界层大气稳定性分类条件，筛选符合中性稳定状态下的实测风速数据集合；根据对数律风轮廓模型以及实测风速数据集合，构建含有每个观测高度的以风电场粗糙度和摩擦速度为未知数的对数方程组；采用高斯消元法对对数方程组进行求解，获取风电场的风电场粗糙度以及摩擦速度。
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公开(公告)号：CN118051881A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410138128.8
申请日：2024-01-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网吉林省电力有限公司
发明人： 王铮 , 冯双磊 , 董存 , 卢雪平 , 王勃 , 李庆 , 李宝聚 , 车建峰 , 王钊 , 陈帅 , 靳双龙 , 宋宗朋 , 赵艳青 , 刘晓琳 , 王姝 , 滑申冰 , 丁禹 , 柴荣繁 , 姜文玲
IPC分类号： G06F18/27 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及风电功率预测技术领域，具体提供了一种考虑低温寒潮天气的风电功率短期预测方法及装置，包括：获取预测时段的常规功率预测结果；利用预先构建的低温寒潮天气辨识条件判断预测时段的天气是否为低温寒潮天气，若是，则考虑低温寒潮天气对常规功率预测结果的影响对所述预测时段的常规功率预测结果进行平滑订正，否则，输出所述预测时段的常规功率预测结果。本发明提供的技术方案，有效弥补了低温寒潮天气下小样本事件由于数据稀缺而难以建模的问题，完成各极端场景的准确预判和场景功率的精确预测。
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公开(公告)号：CN117973609A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410127758.5
申请日：2024-01-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种变电站区域洪涝预测预警方法、装置及介质。方法包括：根据采集的目标变电站区域周围的建筑地基形态及地形地势状况，构建目标变电站区域的仿真场景模型，获取目标变电站区域内的水道流向及汇流路径；根据水道流向以及汇流路径，生成目标变电站区域的河网以及数字流域，进行网格划分，建立仿真场景模型中的分布式水文物理模型；根据目标变电站区域的高程数据以及分布式水文物理模型进行流域水文模拟，获取目标变电站区域的物理场，其中物理场包括预测的水位；基于预先构建的多种洪涝预测分级预警指标以及多种分级预警触发条件，根据物理场确定目标变电站区域的洪涝预警等级。
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公开(公告)号：CN117277263A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210651854.0
申请日：2022-06-09
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及新能源发电及调度运行技术领域，具体提供了一种风电群体的功率预测方法及装置，包括：基于预测时段内覆盖风电群体内全部风电场空间地理位置分布的网格化数值天气预报数据确定预测时段内风电群体的第一预测功率；基于预测时段内风电群体内风电场对应的单点数值天气预报数据确定预测时段内风电群体的第二预测功率；基于所述第一预测功率和所述第二预测功率确定预测时段内风电群体的预测功率。本发明提供的技术方案可显著提高建模效率和预测精度，在提升风电功率预测水平的同时，可快速实现风电预测的全覆盖，促进大规模风电的消纳。
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公开(公告)号：CN116776548A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310544994.2
申请日：2023-05-15
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q50/06 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及柔性直流输电技术领域，具体提供了一种引发风电出力特性改变的转折性天气识别方法及装置，包括：将待分析区域在分析时段的气象特征参数数据代入预先拟合的转折性天气识别函数，计算待分析区域在分析时段的转折性天气识别系数；基于所述待分析区域在分析时段的转折性天气识别系数识别待分析区域在分析时段的天气是否为转折性天气。本发明提供的技术方案，具有方法简单、快速、准确率高、泛性好、鲁棒性好的特点。
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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
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/048 , H02J3/00
摘要： 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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