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公开(公告)号：CN108616139B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201611137862.4
申请日：2016-12-12
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司 , 国网黑龙江省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/38
摘要： 本发明提供了一种风电功率集群预测方法和装置，其方法包括根据预先划分的风电场区域选择数值天气预报点位；根据数值天气预报点位建立区域功率预测模型；根据区域预测模型计算电网的功率预测值。其装置包括选择单元、计算单元和建模单元；本发明提供的技术方案能准确全面的预测区域风电功率，为提高全省范围的风电消纳能力提供了可靠的技术支撑。
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公开(公告)号：CN108616139A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201611137862.4
申请日：2016-12-12
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司 , 国网黑龙江省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/38
CPC分类号： H02J3/386 , H02J2003/007
摘要： 本发明提供了一种风电功率集群预测方法和装置，其方法包括根据预先划分的风电场区域选择数值天气预报点位；根据数值天气预报点位建立区域功率预测模型；根据区域预测模型计算电网的功率预测值。其装置包括选择单元、计算单元和建模单元；本发明提供的技术方案能准确全面的预测区域风电功率，为提高全省范围的风电消纳能力提供了可靠的技术支撑。
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公开(公告)号：CN107392304A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710658482.3
申请日：2017-08-04
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网新疆电力公司
摘要： 本发明涉及一种风电机组异常数据识别方法及装置，包括：以风电机组风速数据为测试样本，输入预先构建的BP神经网络模型；根据所述BP神经网络模型输出的目标参数，判断风电机组异常数据；所述BP神经网络模型根据电机组的风速数据进行构建。本发明提供的技术方案，能够准确的识别获取风电机组的异常数据，有效解决了风电机组故障以及异常数据识别困难的问题，使得异常数据的检测具有较高的准确性；从而为计算风电机组和风电场理论功率提供支撑。
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公开(公告)号：CN108710961A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201710236561.5
申请日：2017-04-12
CPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06393 , G06Q50/00
摘要： 本发明涉及一种风速集合预报评分方法及系统，包括：准备用于风速预报技巧评分的风速数据；针对持续风速和大波动风速的进行风速预报技巧评分；根据持续风速预报技巧评分和大波动风速报技巧评分进行平均计算获得风速预报的综合评分。本发明提供的技术方案一方面考虑了风持续发生过程中的预报技巧，同时也考虑了大型天气事件引起的大型风速波动的预报技巧，实现了对风速预报水平的合理评价。
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公开(公告)号：CN108710961B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201710236561.5
申请日：2017-04-12
摘要： 本发明涉及一种风速集合预报评分方法及系统，包括：准备用于风速预报技巧评分的风速数据；针对持续风速和大波动风速的进行风速预报技巧评分；根据持续风速预报技巧评分和大波动风速报技巧评分进行平均计算获得风速预报的综合评分。本发明提供的技术方案一方面考虑了风持续发生过程中的预报技巧，同时也考虑了大型天气事件引起的大型风速波动的预报技巧，实现了对风速预报水平的合理评价。
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公开(公告)号：CN108074015B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201711416137.5
申请日：2017-12-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网冀北电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种风电功率超短期预测方法及系统，包括：在风电功率主成分波动序列中检测局部极值点，生成连续极值变化范围在装机容量预设阈值约束下的极值点序列；在极值点序列中选取采样数据的相邻极值点，定义历史复合波动序列；计算历史复合波动序列与下一时刻的预测复合波动序列之间的欧式距离；根据欧式距离对历史复合波动序列进行降序排列，并根据波动特征，确定类波动序列；对类波动序列进行类波动趋势融合，获得超短期预测结果。利用风电主成分波动的稳态趋势统计特征，结合未来波动态势判断，实现了高精度的风电功率超短期预测。
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公开(公告)号：CN108074015A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201711416137.5
申请日：2017-12-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国家电网公司西北分部 , 国网冀北电力有限公司
摘要： 本发明提供一种风电功率超短期预测方法及系统，包括：在风电功率主成分波动序列中检测局部极值点，生成连续极值变化范围在装机容量预设阈值约束下的极值点序列；在极值点序列中选取采样数据的相邻极值点，定义历史复合波动序列；计算历史复合波动序列与下一时刻的预测复合波动序列之间的欧式距离；根据欧式距离对历史复合波动序列进行降序排列，并根据波动特征，确定类波动序列；对类波动序列进行类波动趋势融合，获得超短期预测结果。利用风电主成分波动的稳态趋势统计特征，结合未来波动态势判断，实现了高精度的风电功率超短期预测。
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公开(公告)号：CN106919731B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201511035992.2
申请日：2015-12-25
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网河北省电力公司 , 国网甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心
IPC分类号： G06F30/28 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及一种用于不同风向角的风电机组尾流确定方法，包括：基于实际坐标系，通过坐标旋转，建立辅助坐标系；在辅助坐标系中，采用风机尾流模型，确定风机尾流区域各点的风速；通过坐标转换，将尾流区域各点在辅助坐标系中的坐标转换为实际坐标系中的坐标。本发明提供的技术方案可实现风向偏转条件下，计算风电机组的尾流分布位置，及尾流区域内任意点的风速值。该发明适用于任意风向偏转角度，适用于各种尾流模型，可用于计算风电机组间的尾流影响、风电场的尾流影响。
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公开(公告)号：CN104598715B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201410643831.0
申请日：2014-11-07
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于气候态风速预测的区域风电电量预测方法，所述方法包括以下步骤：I、运用气候模式预测风速；II、确定风速的威布尔分布参数；III、确定单台风电机组的电量；IV、确定所述区域风电电量。该方法根据风速的气候态统计特征进行长期电量预测。
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公开(公告)号：CN108664500A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201710200164.2
申请日：2017-03-30
CPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种面向分布式光伏的网格化管理方法及系统，以地理信息系统GIS为基础，在地理信息系统GIS中添加分布式光伏数据层，在该数据层中整合分布式光伏的参数信息；在地理信息系统GIS中添加变电站数据层；在地理信息系统GIS中添加网格化数值天气预报数据层；将分布式光伏数据层、变电站数据层以及数值天气预报网格数据层进行叠加，叠加通过数据库表实现；以数值天气预报的网格为基本单位，对分布式光伏电站进行数据处理。通过本发明的技术方案，可实现对省级电网分布式光伏的有效管理，解决分布式光伏数量大、地理位置分散导致电力调度部门管理困难的问题。
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