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公开(公告)号：CN113381457B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110601387.6
申请日：2021-05-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国农业大学 , 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： 本发明公开了一种风电集群有功功率波动的抑制方法及系统，包括：对风电场的功率预测值和风速预测值的波动性进行综合评估，根据综合波动性评分对每个风电场进行风电集群的划分；确定每种类型的风电集群的功率预测值；根据每种类型的风电集群的功率预测值所占的比例确定调度计划值的分配比例，并根据分配比例进行调度计划值的分配，以确定每种类型的风电集群的输出功率计划值；以每个风电场所属风电集群的类型和输出功率计划值以及安全边界为约束条件，以风电集群的优化控制指令为目标函数，建立风电场优化控制模型，并利用风电场优化控制模型确定每个风电场的优化控制指令，以根据每个风电场的优化控制指令对风电集群有功功率波动进行抑制。
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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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公开(公告)号：CN110874611B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201910984099.6
申请日：2019-10-16
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 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司
摘要： 本发明实施例提供风电集群功率超短期预测误差等级分级补偿方法，方法包括：根据风电集群中各风电场的相关性分组，将每一相关性分组包括的各风电场当前时刻的有功功率时间序列输入至相关性分组对应的功率预测模型，输出相关性分组包括的各风电场下一时刻有功功率的初步预测结果；根据风电集群中每一风电场上一时刻和当前时刻有功功率预测结果的误差进行误差等级分级，根据误差等级分级结果对风电场下一时刻有功功率的初步预测结果进行误差补偿，获取风电场下一时刻有功功率的预测结果。本发明实施例提供的风电集群功率超短期预测误差等级分级补偿方法，误差补偿更准确，能提高功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN112215425A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011109177.7
申请日：2020-10-16
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 中国农业大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种风电集群有功功率的调度方法及装置，该方法包括：根据风电集群的外送断面之间的层级关系，逐层确定各个外送断面的有功功率的出力指令值；根据各个外送断面的实时有功功率，以及各个外送断面的有功功率的安全阈值和告警阈值，确定各个外送断面的状态类型；根据各个风电场的有功功率的预测数据的变化趋势，确定各个风电场的出力类型；对于每个外送断面对应的多个风电场，根据该外送断面的有功功率的出力指令值，以及该外送断面的状态类型，以及各个风电场的出力类型，对各个风电场的有功功率进行调度，本发明实现了风电场的有功功率进行多角度精细化的调度，提高了风电场的有功功率的调度的精确性，具有重要的工程实用价值。
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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：CN112215425B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202011109177.7
申请日：2020-10-16
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 中国农业大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种风电集群有功功率的调度方法及装置，该方法包括：根据风电集群的外送断面之间的层级关系，逐层确定各个外送断面的有功功率的出力指令值；根据各个外送断面的实时有功功率，以及各个外送断面的有功功率的安全阈值和告警阈值，确定各个外送断面的状态类型；根据各个风电场的有功功率的预测数据的变化趋势，确定各个风电场的出力类型；对于每个外送断面对应的多个风电场，根据该外送断面的有功功率的出力指令值，以及该外送断面的状态类型，以及各个风电场的出力类型，对各个风电场的有功功率进行调度，本发明实现了风电场的有功功率进行多角度精细化的调度，提高了风电场的有功功率的调度的精确性，具有重要的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN110874611A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201910984099.6
申请日：2019-10-16
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 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司
摘要： 本发明实施例提供风电集群功率超短期预测误差等级分级补偿方法，方法包括：根据风电集群中各风电场的相关性分组，将每一相关性分组包括的各风电场当前时刻的有功功率时间序列输入至相关性分组对应的功率预测模型，输出相关性分组包括的各风电场下一时刻有功功率的初步预测结果；根据风电集群中每一风电场上一时刻和当前时刻有功功率预测结果的误差进行误差等级分级，根据误差等级分级结果对风电场下一时刻有功功率的初步预测结果进行误差补偿，获取风电场下一时刻有功功率的预测结果。本发明实施例提供的风电集群功率超短期预测误差等级分级补偿方法，误差补偿更准确，能提高功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN113381457A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110601387.6
申请日：2021-05-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国农业大学 , 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： 本发明公开了一种风电集群有功功率波动的抑制方法及系统，包括：对风电场的功率预测值和风速预测值的波动性进行综合评估，根据综合波动性评分对每个风电场进行风电集群的划分；确定每种类型的风电集群的功率预测值；根据每种类型的风电集群的功率预测值所占的比例确定调度计划值的分配比例，并根据分配比例进行调度计划值的分配，以确定每种类型的风电集群的输出功率计划值；以每个风电场所属风电集群的类型和输出功率计划值以及安全边界为约束条件，以风电集群的优化控制指令为目标函数，建立风电场优化控制模型，并利用风电场优化控制模型确定每个风电场的优化控制指令，以根据每个风电场的优化控制指令对风电集群有功功率波动进行抑制。
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公开(公告)号：CN111008725B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201911008751.7
申请日：2019-10-23
申请人： 中国农业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法。包括：一、构建数值天气预报模式输出的气象因素日前数据集；二、分析实测风电功率与日前数据集中不同气象因素之间的相关性，筛选最优气象因素特征子集；三、划分最优气象因素特征子集中特征气象因素的波动类型，分析不同气象因素波动与风电功率波动的映射关系；四、提取特征气象因素波动时间颗粒度与特征参数，建立特征气象因素波动特征矩阵；五、将特征气象因素波动特征矩阵作为模型输入，预测日前风电场短期风电功率。本发明克服了不同气象因素波动复杂性与风电功率匹配难的问题，可以有效的降低预测模型输入的数据维度与数据量，同时避免了预测时出现的过拟合等问题。
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公开(公告)号：CN111008725A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911008751.7
申请日：2019-10-23
申请人： 中国农业大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法。包括：一、构建数值天气预报模式输出的气象因素日前数据集；二、分析实测风电功率与日前数据集中不同气象因素之间的相关性，筛选最优气象因素特征子集；三、划分最优气象因素特征子集中特征气象因素的波动类型，分析不同气象因素波动与风电功率波动的映射关系；四、提取特征气象因素波动时间颗粒度与特征参数，建立特征气象因素波动特征矩阵；五、将特征气象因素波动特征矩阵作为模型输入，预测日前风电场短期风电功率。本发明克服了不同气象因素波动复杂性与风电功率匹配难的问题，可以有效的降低预测模型输入的数据维度与数据量，同时避免了预测时出现的过拟合等问题。
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