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公开(公告)号：CN112016186A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010654512.5
申请日：2020-07-09
申请人： 中国农业大学 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网能源研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及一种基于随机场景构建的年度弃风、弃光率计算方法，包括以下步骤：一、按能源电力发展、电力系统调节技术发展、电力设施经济特性这三个方面平稳增长和异常增长产生增长率随机的多种场景，并计算出边界条件参数。二、利用电力系统调节技术发展中包含的未来风电、光伏预测误差计算结果修正风电、光伏功率曲线。三、对不同场景进行初步的电力供需平衡模拟，重构时间序列，分为可完全消纳风电、光伏发电量的时间段和需要进行弃风、弃光的时间段。四、对需要弃风、弃光的时间段，建立考虑不同消纳策略的混合整数线性规划模型，求解出单个场景的弃风、弃光率，综合所有场景得出合理的弃风、弃光率标尺。
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公开(公告)号：CN112016186B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202010654512.5
申请日：2020-07-09
申请人： 中国农业大学 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网能源研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及一种基于随机场景构建的年度弃风、弃光率计算方法，包括以下步骤：一、按能源电力发展、电力系统调节技术发展、电力设施经济特性这三个方面平稳增长和异常增长产生增长率随机的多种场景，并计算出边界条件参数。二、利用电力系统调节技术发展中包含的未来风电、光伏预测误差计算结果修正风电、光伏功率曲线。三、对不同场景进行初步的电力供需平衡模拟，重构时间序列，分为可完全消纳风电、光伏发电量的时间段和需要进行弃风、弃光的时间段。四、对需要弃风、弃光的时间段，建立考虑不同消纳策略的混合整数线性规划模型，求解出单个场景的弃风、弃光率，综合所有场景得出合理的弃风、弃光率标尺。
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公开(公告)号：CN112200346A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010928043.1
申请日：2020-09-07
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明涉及一种天气波动过程划分与匹配的短期风电功率预测方法，首先，构建用于天气波动过程划分的历史数据集、当前数据集；其次，构建历史组合天气波动特征矩阵并作为聚类对象；然后，构建当前天气波动特征矩阵；再后，计算当前天气波动过程与各历史天气波动过程聚合的隶属度，确定最佳匹配的历史天气波动过程聚合；最后，基于人工智能预测算法预测当前天气波动过程下的风电功率；得到当前循环天的从次日零时起3天的风电功率。本发明，实现了天气波动过程的精细化划分，实现了多维波动特征参数提取与天气波动特征矩阵构建，实现了为短期风电功率预测提供了更加准确的训练样本，获得较为精确的从次日零时起3天的短期风电功率预测值。
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公开(公告)号：CN112116127B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010840478.0
申请日：2020-08-20
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明涉及一种基于气象过程与功率波动关联的光伏功率预测方法，具体的步骤为：数据处理层、波动定义层、波动划分层、预测层和优化层，为了克服光伏功率短期预测波动过程预报不准确的弊端，本发明的目的在于提供一种基于气象过程与功率波动关联的光伏功率预测方法，可显著减小光伏电场短期功率预测的误差。
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公开(公告)号：CN112990533B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110068084.2
申请日：2021-01-19
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明涉及一种稀疏约束和动态权重分配的风电集群功率预测方法，具体的步骤为：包括集群内各个风电场间功率空间相关性分析、集群内各个风电场空间相关风电场的确定，用于风电集群功率预测的集群参考风电场确定、风电集群功率预测模型的建立、功率预测误差的校正，为了克服风电集群功率预测精度低、效率低的弊端，本发明的目的在于提供一种稀疏约束和动态权重分配的风电集群功率预测方法，可显著减小风电集群功率的预测误差、提升风电集群功率预测的效率。
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公开(公告)号：CN112116127A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010840478.0
申请日：2020-08-20
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明涉及一种基于气象过程与功率波动关联的光伏功率预测方法，具体的步骤为：数据处理层、波动定义层、波动划分层、预测层和优化层，为了克服光伏功率短期预测波动过程预报不准确的弊端，本发明的目的在于提供一种基于气象过程与功率波动关联的光伏功率预测方法，可显著减小光伏电场短期功率预测的误差。
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公开(公告)号：CN110571850B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910799818.7
申请日：2019-08-28
申请人： 中国农业大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，包括以下步骤：A、采集风电场历史有功功率时间序列，描绘出历史有功功率轨迹曲线。B、预测层：采用区间预测方法预测出最大有功功率和最小有功功率，形成预测功率区间，然后对超短期风电功率误差时间序列进行预测，形成超短期风电功率误差序列。C、滚动层：制定预测有功功率的时间尺度和控制有功功率的控制周期，根据当前超短期风电功率P0预测信息，从t0开始滚动优化，根据当前超短期预测风电功率P2，从t1开始滚动优化，以此类推。D、反馈层，计算偏离波动轨迹程度，如果满足性能指标，选择满足约束条件且性能指标良好的作为结果输出，如果不满足性能指标，进行反馈校正。
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公开(公告)号：CN112990533A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110068084.2
申请日：2021-01-19
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明涉及一种稀疏约束和动态权重分配的风电集群功率预测方法，具体的步骤为：包括集群内各个风电场间功率空间相关性分析、集群内各个风电场空间相关风电场的确定，用于风电集群功率预测的集群参考风电场确定、风电集群功率预测模型的建立、功率预测误差的校正，为了克服风电集群功率预测精度低、效率低的弊端，本发明的目的在于提供一种稀疏约束和动态权重分配的风电集群功率预测方法，可显著减小风电集群功率的预测误差、提升风电集群功率预测的效率。
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公开(公告)号：CN112200346B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202010928043.1
申请日：2020-09-07
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明涉及一种天气波动过程划分与匹配的短期风电功率预测方法，首先，构建用于天气波动过程划分的历史数据集、当前数据集；其次，构建历史组合天气波动特征矩阵并作为聚类对象；然后，构建当前天气波动特征矩阵；再后，计算当前天气波动过程与各历史天气波动过程聚合的隶属度，确定最佳匹配的历史天气波动过程聚合；最后，基于人工智能预测算法预测当前天气波动过程下的风电功率；得到当前循环天的从次日零时起3天的风电功率。本发明，实现了天气波动过程的精细化划分，实现了多维波动特征参数提取与天气波动特征矩阵构建，实现了为短期风电功率预测提供了更加准确的训练样本，获得较为精确的从次日零时起3天的短期风电功率预测值。
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公开(公告)号：CN110571850A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910799818.7
申请日：2019-08-28
申请人： 中国农业大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种风电场功率波动轨迹预测和校正控制方法，包括以下步骤：A、采集风电场历史有功功率时间序列，描绘出历史有功功率轨迹曲线。B、预测层：采用区间预测方法预测出最大有功功率和最小有功功率，形成预测功率区间，然后对超短期风电功率误差时间序列进行预测，形成超短期风电功率误差序列。C、滚动层：制定预测有功功率的时间尺度和控制有功功率的控制周期，根据当前超短期风电功率P0预测信息，从t0开始滚动优化，根据当前超短期预测风电功率P2，从t1开始滚动优化，以此类推。D、反馈层，计算偏离波动轨迹程度，如果满足性能指标，选择满足约束条件且性能指标良好的作为结果输出，如果不满足性能指标，进行反馈校正。
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