公开(公告)号：CN117709744A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311716729.4

申请日：2023-12-14

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 张怡 ,  罗卓童 ,  孙宇舰 ,  房方

IPC: G06Q10/0637 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2113 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开一种光伏发电功率集成预测方法、系统、设备及介质，属于光伏发电功率预测领域。该方法集成不同的机器学习训练器，能更全面捕捉序列中的特征，比单预测模型更准确预测光伏出力；改进了Q‑learning算法，加入在线自适应判断和更新权值，相比离线强化学习的方法能够及时捕捉时序信息，进一步提高伏发电功率预测准确性。

公开(公告)号：CN120030864A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202411244579.6

申请日：2024-09-06

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 房方 ,  孙宇舰 ,  张怡

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F119/08 ,  G06F111/10

Abstract: 本申请公开了一种燃煤锅炉温度场数字孪生模型构建方法，涉及锅炉温度检测技术领域，该方法包括：获取燃煤锅炉在多工况数值模拟下的温度数据和输入工况参数；采用度量驱动式数据增强方法对温度数据进行数据扩充，得到多工况温度场数据；基于多工况温度场数据，利用本征正交分解法求得模态及模态系数；基于输入工况参数和模态系数，采用改进的在线最小二乘支持向量机算法构建预测模型；通过预测模型预测得到当前输入工况参数对应的各阶当前模态系数；基于模态和各阶当前模态系数构建燃煤锅炉的温度场数字孪生模型。本申请可实现变工况条件下燃煤锅炉温度场信息的快速全面预测。