一种海上风能短时预报波浪效应修正方法及系统

    公开(公告)号:CN119740514A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202411811501.8

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种海上风能短时预报波浪效应修正方法及系统,该方法包括以下步骤:S1、基于气象数据生成风电场三维风场初始场以及海气界面的波浪谱特征参数;S2、基于风电场三维风场初始场对风机进行初始化,得到风机参数和风机指示函数;S3、基于风机参数和风机指示函数,计算得到风机格点推力;S4、基于风电场三维风场初始场和波浪谱特征参数,计算得到总移动面拖曳力;S5、基于风电场三维风场初始场、风机格点推力以及总移动面拖曳力,计算得到短时风能数据;S6、基于预设格式输出短时风能数据;该方法在对短时风能预报时能够考虑到海表面波浪对风能预报的影响,提升了短时风能预报的精确度。

    一种基于时空相关性的光伏电站集群功率预测方法

    公开(公告)号:CN118941112A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410996097.X

    申请日:2024-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于时空相关性的光伏电站集群功率预测方法,包括以下步骤:对数值天气预报中的气象特征和光伏电站输出功率进行相关性分析,确定影响光伏功率预测的特征变量;定义光伏电站中的每个光伏站点为一个节点,基于所述特征变量和光伏电站输出功率计算每个节点之间的相似性,构建邻接矩阵;将所述邻接矩阵输入优化后的GAT‑Transformer模型,获得光伏电站集群功率预测结果;所述GAT‑Transformer模型包括:GAT模块和Transformer模块。该方法通过时空特征的综合处理、高效模型结构与优化算法的结合,实现了对光伏电站集群功率的高精度、高效预测,同时保持了模型的灵活性、可扩展性和一定的解释性,为光伏能源管理与调度提供有力支持。

    基于VMD-KELM的重大极端天气下光伏发电功率预测方法

    公开(公告)号:CN118568529A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202410622778.X

    申请日:2024-05-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于VMD‑KELM的重大极端天气下光伏发电功率预测方法,包括:对影响光伏电站发电的环境因素进行灰色关联度分析,提取影响光伏发电效率的典型气象要素;根据GMM聚类算法对相似日进行选取,并引入迭代自由度对GMM聚类算法进行改进,提取发电功率差分负荷特征,并在提取过程中对迭代自由度进行改进,利用VMD变分模态分解对光伏电站的功率预测数据傅里叶分解,进行平稳化处理;根据KELM核极限学习机将复杂的空间问题转化为高维内积运算问题,对每个尺度的模态函数进行建模和预测。本发明提高了气象数据分型的准确性;利用VMD对光伏数据进行分解,降低了数据的非平稳性,并通过KELM对子序列进行结构重组,提高了模型的预测精度。

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