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公开(公告)号：CN114021803A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111274987.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积transformer架构的风功率预测的方法、装置及存储介质，涉及新能源电力技术领域，尤其涉及一种基于卷积transformer架构的风功率预测的方法、装置及存储介质。具体实现方案为：采集气象数据和运行数据，并获取嵌入向量；将所述嵌入向量输入功率预测网络，所述功率预测网络包括编码器和解码器；根据所述编码器获取所述嵌入向量对应的特征图；将所述特征图输入解码器，以生成预测功率。本申请实施例可以根据气象数据和运行数据预测风能发电的功率，通过对多个时间点数据的关注，降低异常数据对预测结果的影响，提高了功率预测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113888351A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111131677.5
申请日：2021-09-26
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提出一种光伏系统的功率预测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取多个采样时刻的目标气象数据和对应的目标运行数据；根据多个采样时刻的目标气象数据和对应的目标运行数据生成多个输入时间序列，并将多个输入时间序列添加至评估数据集；采用设定的多种划分策略，将评估数据集划分为测试集和训练集；采用训练集对BNN‑SVR融合模型进行模型训练，并采用对应测试集，对训练后的BNN‑SVR融合模型进行测试；根据测试出的模型性能，确定目标训练集和目标测试集；采用目标训练集和目标测试集，对BNN‑SVR融合模型进行超参数训练，以确定最优超参数；基于最优超参数的BNN‑SVR融合模型进行光伏功率预测。由此，可以有效解决现有技术中光伏发电不确定性的问题。
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公开(公告)号：CN112288157A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011164303.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司 , 北京金风慧能技术有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于新能源发电领域，尤其是一种基于模糊聚类与深度强化学习的风电场功率预测方法，针对现有的预测往往很难做到精确预测的问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1、采用数学方法分析温度、湿度、风力级与风速的相关性；S2、利用模糊聚类算法对大量实测数据的研究分析，依据样本的相似性对数据复杂繁多的历史样本进行分类，选取与风速有较大相似性的数据来作为预测模型的训练数据；S3、构建深度强化学习神经网络，其中深度学习主要分析输入的历史样本信息，进而从中提取相应的特征信息，本发明实现功率预测控制的目标，既优化了数据，又优化了网络，结合两者的优势，以期获得更为精确地功率预测技术。
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公开(公告)号：CN112253386A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011103421.9
申请日：2020-10-15
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种风力发电设备、叶片自变桨控制方法、叶片自变桨控制系统和叶片自变桨控制装置，叶片自变桨控制方法包括：获取风机的叶片在风力作用下转动时的角度变化信息；根据所述角度变化信息控制所述风机上的变桨抱闸开闭，以使所述叶片转至预设安全位置。上述叶片自变桨控制方法通过叶片在纯风力作用下转动以降低风轮转速，并根据叶片角度变化趋势的信息，控制风机上的变桨抱闸的投入/退出，从而可以有效地实现在叶片无法回桨时，通过风力对叶片回桨操作进行控制，可以有效地解决现有技术中存在的在叶片无法进行正常的回桨时，可能使风力发电机的转速无法下降，以致引发风力发电机超速甚至发生飞车的问题。
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公开(公告)号：CN112253386B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202011103421.9
申请日：2020-10-15
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种风力发电设备、叶片自变桨控制方法、叶片自变桨控制系统和叶片自变桨控制装置，叶片自变桨控制方法包括：获取风机的叶片在风力作用下转动时的角度变化信息；根据所述角度变化信息控制所述风机上的变桨抱闸开闭，以使所述叶片转至预设安全位置。上述叶片自变桨控制方法通过叶片在纯风力作用下转动以降低风轮转速，并根据叶片角度变化趋势的信息，控制风机上的变桨抱闸的投入/退出，从而可以有效地实现在叶片无法回桨时，通过风力对叶片回桨操作进行控制，可以有效地解决现有技术中存在的在叶片无法进行正常的回桨时，可能使风力发电机的转速无法下降，以致引发风力发电机超速甚至发生飞车的问题。
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公开(公告)号：CN112734589A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011166299.X
申请日：2020-10-27
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司 , 北京金风慧能技术有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于风电系统的功率寻优控制技术领域，尤其是一种基于自适应极值搜索的风电系统功率寻优控制方法，针对风电系统存在参数不确定，故障率较高，维修困难等，进而影响风电系统输出功率的寻优性能，降低能源利用率的问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：步骤一、通过粒子群迭代计算，将输入位置调整到全局最优附近；步骤二、粒子初始位置选择，将粒子初始位置分散定位在可能的峰值点处。本发明用改进的粒子群优化方法将输入位置调整到全局最优附近，再用极值搜索法得到全局最优解，实现风电系统功率最优输出，提高能源利用率。
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