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公开(公告)号：CN105528517A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510867065.0
申请日：2015-12-01
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统，获取历史记录光照强度C、输出功率P、温度T、湿度H、风速WS，分别进行小波分解；根据所述小波分解后的信息，建立逼近信号层神经网络模型和细节信号层神经网络模型；获取未来预测时间段温度T、湿度H、风速WS，分别经小波分解；根据所述小波分解后的信息，将逼近信号层的信息作为逼近信号层神经网络模型的输入向量，得到逼近信号层的预报结果；将细节信号层的信息作为细节信号层神经网络模型的输入向量，得到细节信号层的预报结果；对逼近信号层的预报结果和细节信号层的预报结果进行重构，得到预测功率值。因此，本发明能够保证预测过程的收敛性，减小复杂度，提高预测的准确度。
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公开(公告)号：CN105404937A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510845099.X
申请日：2015-11-26
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
CPC classification number: Y02A30/12 , Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站短期功率预测方法和系统，获取一时间段内光伏电站所在位置记录的历史气象数据，建立光照强度和组件背板温度的预测模型；将历史数据中的功率值与光照强度的比值作为修正系数，并构建以背板温度作为自变量的修正系数函数式；获取所述光伏电站所在位置未来时间段的天气预报值，将该天气预报值分别代入光照强度和组件背板温度的预测模型得到光照强度预测值和背板温度预测值；根据所述的修正系数函数式，通过背板温度预测值获得修正系数预测值；再根据所述的功率值与光照强度的比值作为修正系数，计算功率预测值。因此，所述光伏电站短期功率预测方法和系统能够实现准确的对光伏电站短期功率的预测。
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公开(公告)号：CN105528517B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201510867065.0
申请日：2015-12-01
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络、小波分解光伏电站功率预测方法、系统，获取历史记录光照强度C、输出功率P、温度T、湿度H、风速WS，分别进行小波分解；根据所述小波分解后的信息，建立逼近信号层神经网络模型和细节信号层神经网络模型；获取未来预测时间段温度T、湿度H、风速WS，分别经小波分解；根据所述小波分解后的信息，将逼近信号层的信息作为逼近信号层神经网络模型的输入向量，得到逼近信号层的预报结果；将细节信号层的信息作为细节信号层神经网络模型的输入向量，得到细节信号层的预报结果；对逼近信号层的预报结果和细节信号层的预报结果进行重构，得到预测功率值。因此，本发明能够保证预测过程的收敛性，减小复杂度，提高预测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105552969B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201511010469.4
申请日：2015-12-29
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
CPC classification number: Y02E10/563
Abstract: 本发明公开了一种基于功率预测的分布式光伏发电输出功率平滑方法和系统，获取并根据光伏发电储能系统的放电深度特性，设置低通滤波器的时间常数；根据所述时间常数和光伏发电输出功率的预测值，计算低通滤波器的输出功率；根据该低通滤波器的输出功率，计算未来时间长度储能系统充放电容量大小；获取储能系统荷电状态，并根据未来时间长度储能系统充放电容量大小，计算该储能系统充放电电量。因此，本发明通过储能元件抑制功率波动的特性，可抑制能源波动对输出功率的影响，减小功率波动，提高电能质量。
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公开(公告)号：CN105552969A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201511010469.4
申请日：2015-12-29
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
CPC classification number: Y02E10/563 , H02J3/46 , H02J3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于功率预测的分布式光伏发电输出功率平滑方法和系统，获取并根据光伏发电储能系统的放电深度特性，设置低通滤波器的时间常数；根据所述时间常数和光伏发电输出功率的预测值，计算低通滤波器的输出功率；根据该低通滤波器的输出功率，计算未来时间长度储能系统充放电容量大小；获取储能系统荷电状态，并根据未来时间长度储能系统充放电容量大小，计算该储能系统充放电电量。因此，本发明通过储能元件抑制功率波动的特性，可抑制能源波动对输出功率的影响，减小功率波动，提高电能质量。
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公开(公告)号：CN105512760A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510884004.5
申请日：2015-12-04
Applicant: 北京国电通网络技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法，包括：计算得到水平面理论太阳辐射强度S；获取光伏电站的历史发电量以及光伏电站所在位置的气象要素历史运行数据；所述气象要素包含光伏电站所在位置的环境温度Ta、光伏组件的背板温度Tb和实际辐照强度C；将获取的数据样本[T C S]作为神经网络的输入向量，将[0 0 P]作为神经网络的输出向量，建立基于神经网络的光伏电站发电量P的计算模型；输入任意时刻的气象要素数据，通过所述计算模型计算得到该时刻光伏电站的发电量。本发明还公开了一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算系统。所述基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法及系统能够快速、准确计算得到光伏电站发电量。
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公开(公告)号：CN105512760B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201510884004.5
申请日：2015-12-04
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法，包括：计算得到水平面理论太阳辐射强度S；获取光伏电站的历史发电量以及光伏电站所在位置的气象要素历史运行数据；所述气象要素包含光伏电站所在位置的环境温度Ta、光伏组件的背板温度Tb和实际辐照强度C；将获取的数据样本[T C S]作为神经网络的输入向量，将[0 0 P]作为神经网络的输出向量，建立基于神经网络的光伏电站发电量P的计算模型；输入任意时刻的气象要素数据，通过所述计算模型计算得到该时刻光伏电站的发电量。本发明还公开了一种基于神经网络的光伏电站发电量的计算系统。所述基于神经网络的光伏电站发电量的计算方法及系统能够快速、准确计算得到光伏电站发电量。
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公开(公告)号：CN109508627A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811104859.1
申请日：2018-09-21
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 北京国电通网络技术有限公司 , 国家电网有限公司
CPC classification number: G06K9/0063 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种层内共享参数CNN的无人机动态图像识别系统与方法，包括：无人机获取原始图像；用M*M的区域在原始图像上进行数据选择，形成二维数据；将二维数据输入到CNN中的卷积层及池化层，产生新的二维数据；将以上二维数据，采用并行的瓶颈连接结构在网络中传输，同时共享层内参数，丢弃最多50％参数，随后将所有瓶颈连接的输出求和，获得二维数据，重复进行至少2次数据传输，将二维数据传送到CNN中的全连接层，并将上述二维数据转化成一个一维向量数据；将一维向量数据输入到系统，获得识别的图像。本发明的目的在于提出一种并行CNN架构，共享同层参数，减少传输参数量，从而提高图像传输速度与识别的准确率。
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