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公开(公告)号：CN116914730A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310808151.9
申请日：2023-07-04
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出一种基于广域卫星云图数据的日前光伏功率预测方法及装置，属于光伏超短期预测领域。其中，所述方法包括：获取待预测区域的光伏场站日前功率数据、日前气象数据和日前卫星云图数据；对日前卫星云图数据进行处理，得到各时刻的云团特征点信息和云团移动轨迹；将日前功率数据、日前气象数据、云团特征点信息和云团移动轨迹输入预设的日前光伏功率预测模型，该模型输出待预测区域第二日的光伏功率预测值。本发明通过联合更广空间尺度的云图数据与地面气象站监测数据，进而对日前的区域各场站光伏功率进行预测，能有效提高多种气象类型下的区域光伏功率预测精度。
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公开(公告)号：CN116845862A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310675855.3
申请日：2023-06-08
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提出一种长序列功率预测方法及装置，属于风电机组功率预测领域。其中，所述方法包括：获取风电场在待预测长时间序列的初始时刻之前的所述长时间序列长度的实测数据，所述实测数据包括功率数据和风速数据；将实测数据分别归一化后输入预设的长序列功率预测模型，该模型输出该风电场在待预测长时间序列的归一化后的功率预测结果；对该归一化后的功率预测结果进行反归一化，得到风电场在待预测长时间序列的功率预测结果。本发明在保证中长期功率预测时间尺度的同时，仍能输出时间分辨率较高的预测结果，且预测精度较高，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN116843191A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310668271.3
申请日：2023-06-07
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G01P5/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F18/214 , H02J3/00
摘要： 本发明提出一种基于多层NWP信息融合的风电集群风速预报方法及装置，属于数值天气预报数据修正领域。其中，所述方法包括：获取待预测时刻风电集群内各风电场在设定的不同高度层的NWP数据并输入预设的该风电场的NWP自订正模型，NWP自订正模型输出该风电场在待预测时刻的风速预测结果作为NWP自订正结果；将各风电场NWP自订正结果输入预设的风电集群NWP互校验模型，得到各风电场在待预测时刻的NWP风速修正结果，以实现对所述风电集群的风速预报。本发明在保证计算时效性的前提下，能减小数值天气预报过程中的历史规律性误差与未来随机性误差，有效提高数值天气预报整体精度，有助于获取更为准确的风电功率预测结果。
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公开(公告)号：CN117394308B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311234381.5
申请日：2023-09-24
摘要： 本申请涉及一种多时间尺度风力发电功率预测方法、系统及电子设备，本申请旨在结合多时间尺度和智能AI技术，提供一种高精度的风力发电功率预测方法，结合多时间尺度(从分钟级到小时级等)的数据和人工智能技术，以支持电力系统的稳定运行和可再生能源的最大化利用。利用不同时间尺度的数据集进行模型训练，得到不同时间尺度的功率预测模型，并进一步灵活运用不同时间尺度的预测模型进行功率值预测，可以实现短期调度和长期规划预测，基于多时间尺度进行不同尺度下的风力发电功率预测方法，提高预测效率和适用范围，系统使用灵活，有助于推广使用。
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公开(公告)号：CN118135167A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410294302.8
申请日：2024-03-14
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06T19/20 , G06T17/00 , G06T7/10 , G06T5/77 , G06T3/4038 , G06T5/60 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种三维点云模型的修复方法及装置、存储介质及电子装置，涉及图像检测领域，该三维点云模型的修复方法包括：采集目标区域的倾斜摄影数据，并根据所述倾斜摄影数据生成所述目标区域的第一三维点云模型；对所述第一三维点云模型进行模型分割，并通过修复模型对分割得到的多个第一原始点云模型进行模型修复，得到多个第一修复点云模型，其中，所述多个第一原始点云模型和所述多个第一修复点云模型一一对应；对所述多个第一修复点云模型进行拼接，得到修复后的第一三维点云模型。采用上述技术方案，解决了相关技术中，由于水电厂三维实景模型采用倾斜摄影方式构建，存在扭曲、变形、缺少的问题。
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公开(公告)号：CN117722969A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311515920.2
申请日：2023-11-14
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
摘要： 本申请提出了一种基于四维水电站模型的水电站地形形变的监测方法，该方法包括：基于水电站的地形数据和建模参数规划无人机的航拍参数，并在每经过预设的时间间隔后控制无人机按照航拍参数进行航拍；获取在每次航拍过程中得到的图像数据和点云数据，根据图像数据和点云数据构建水电站的全景三维模型，并记录每个全景三维模型的生成时间；结合不同的生成时间下的全景三维模型生成四维水电站模型，并对四维水电站模型进行不同时间长度下的模型对比，根据多个模型对比结果确定水电站中多处区域的地形形变监测结果。该方法能够及时和全面的获取水电站及周边的地形形变状况，提高水电站地形形变监测的便捷性、及时性和准确性。
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公开(公告)号：CN116957223B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202310708777.2
申请日：2023-06-14
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公开(公告)号：CN117318024A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311210268.3
申请日：2023-09-19
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , H02J13/00 , H02S50/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本申请涉及一种基于CNN神经网络的光伏发电功率预测管理方法及系统，基于CNN神经网络，训练生成覆盖光伏组件的图像数据、太阳辐射数据、随光照转动角度数据、清洁度数据、老化程度数据以及温度数据的CNN光伏发电功率预测模型，基于该模型，从多角度方位实现对光伏发电功率的预测，使得CNN模型能够考虑到更为全面的模型影响因子，使得所预测的光伏发电功率更加贴合实际，降低与实际的偏差。本方案由光伏发电总站实现对各个光伏发电子站的实时功率监测，能够在总站的监督指导下，由子站根据CNN光伏发电功率预测模型独立完成各自光伏发电功率预测的前提下，保证子站预测的独立性，避免因总站介入子站功率预测而降低子站数据的可行性。
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公开(公告)号：CN117313927A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311210266.4
申请日：2023-09-19
摘要： 本申请涉及一种基于小波神经网络的风力发电功率预测方法和系统，以所述小波变换数据O为小波神经网络架构‑‑WNN的输入，进行小波神经网络模型学习训练，得到风力发电功率预测WNN模型，并用于识别实时风力发电数据Q1，输出对应的风力发电功率预测值P。结合风速V，风向f，空气密度ρ，叶轮直径D，发电机效率Cp，机械效率ηg，功率系数ηt，风力发电功率P等进行模型训练，训练得到多维度的特征识别模型，能够基于小波变换而得到动态的特征向量，使得模型能够根据上述各个数据来精确预测风力发电功率，使得功率预测值更加精确。结合小波分析处理风力发电数据的优势，更好地捕捉时间‑频率特征，从而提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117272199A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311163666.4
申请日：2023-09-11
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06F18/2321 , G06F17/18 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了风电机组风功率异常数据的识别方法、装置、设备及介质，本发明的方法包括基于预设的规则得到风电功率曲线数据中的底部堆积型异常数据；对风电功率曲线数据进行多项式拟合以得到中部堆积型异常数据；对风电功率曲线数据进行基于密度的聚类操作以得到离散型异常数据；对底部堆积型异常数据、中部堆积型异常数据和离散型异常数据进行异常值判定，并根据异常值判定结果识别风电功率曲线数据中的醉蛛异常数据。本发明能够针对不同类型的异常数据制定不同识别模型并加以融合，从而提高异常数据的识别率。
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