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公开(公告)号：CN108154260A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711360489.3
申请日：2017-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于风速升降特征和随机抽样组合在线学习机的短期风电功率预测方法，所述方法为：将风速升降特征作为标记值加入原始风速序列中进行风电功率预测，通过随机抽样组合方法对加入特征值的风速序列进行抽样组合成多个新的样本集，再对每个新的样本集建立在线学习机模型进行短期风电功率预测。本发明在短期风电预测中具有泛化能力强，预测精度高的特点，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN106786499B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201610996743.8
申请日：2016-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进AFSA优化ELM的短期风电功率预测方法，包括以下步骤，随机产生人工鱼初始群体，将极限学习机网络的权值和阈值作为人工鱼群的位置向量，由极限学习机的均方根误差函数确定人工鱼群的食物浓度，由改进人工鱼群方法求得最优位置向量，并将次位置向量作为极限学习机网络的初始权值和阈值，在用于短期风电功率的预测。本发明在短期风电功率预测中具有收敛速度快，泛化能力强，预测精度高的特点，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106374465B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610991088.7
申请日：2016-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于GSA‑LSSVM模型的短期风电功率预测方法，通过将复杂的原始风速功率数据通过风速爬坡坡度合理的分为三类，弥补了模型计算量过大的缺点，同时分类后的数据特征性更强，更能体现风速到功率的转化关系，改善导致同一风速对应不同功率的现象，同时改进的GSA一定程度上改善了传统GSA方法易陷入局部最小值的缺点，从而提高风电场短期功率预测的准确性，弥补了目前预测方法不能取得较优的泛化能力、单一模型无法解释风速到功率的复杂转化关系、未将风速骤然变化考虑到预测模型等缺点，提高了风电场对实际发电功率实时预测的准确性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN108717579A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201711360446.5
申请日：2017-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种短期风电功率区间预测方法，所述方法如下：采用VMD对风电功率序列进行分解，计算分解后各子序列的样本熵，把样本熵接近的子序列重组成新的子序列，对重组后的子序列分别建立GPR模型，对风电功率序列的概率区间进行预测，最后将各个子序列的预测结果叠加获得最终的短期风电功率区间预测结果。本发明为短期风电功率区间预测提供了一种科学、有效的方法，具有良好的区间覆盖率以及预测准确度，较窄的区间宽度，有利于电力系统的调度和运营。
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公开(公告)号：CN106786499A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201610996743.8
申请日：2016-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进AFSA优化ELM的短期风电功率预测方法，包括以下步骤，随机产生人工鱼初始群体，将极限学习机网络的权值和阈值作为人工鱼群的位置向量，由极限学习机的均方根误差函数确定人工鱼群的食物浓度，由改进人工鱼群方法求得最优位置向量，并将次位置向量作为极限学习机网络的初始权值和阈值，在用于短期风电功率的预测。本发明在短期风电功率预测中具有收敛速度快，泛化能力强，预测精度高的特点，具有良好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106374465A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610991088.7
申请日：2016-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/00 , H02J2003/003 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于GSA-LSSVM模型的短期风电功率预测方法，通过将复杂的原始风速功率数据通过风速爬坡坡度合理的分为三类，弥补了模型计算量过大的缺点，同时分类后的数据特征性更强，更能体现风速到功率的转化关系，改善导致同一风速对应不同功率的现象，同时改进的GSA一定程度上改善了传统GSA方法易陷入局部最小值的缺点，从而提高风电场短期功率预测的准确性，弥补了目前预测方法不能取得较优的泛化能力、单一模型无法解释风速到功率的复杂转化关系、未将风速骤然变化考虑到预测模型等缺点，提高了风电场对实际发电功率实时预测的准确性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN105511501A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201511014285.5
申请日：2015-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D3/12
CPC classification number: G05D3/12
Abstract: 一种附配重的旋转式倒立摆，包括立柱、配重块、横梁和摆杆，所述立柱的底部固定有立柱底座，所述立柱通过立柱底座竖直站立在水平实验台上，所述立柱上部内设置有伺服电机，所述伺服电机与中央处理器和电源连接，所述横梁设置在立柱顶部，伺服电机能够驱动横梁在立柱顶部旋转，所述摆杆悬挂设置在横梁的一端，摆杆该端还设置有单摆编码器，所述单摆编码器与伺服电机和中央处理器连接，所述单摆编码器能够记录横梁旋转过程中，摆杆与竖直方向的偏离角度，所述配重块与横梁固定设置，所述配重块用于保持横梁平衡。本发明，实验过程中受到的外力干扰少；在横梁上设置配重块，实验前可以调节横梁杆的平衡，起到保护伺服电机的作用。
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公开(公告)号：CN108717579B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201711360446.5
申请日：2017-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种短期风电功率区间预测方法，所述方法如下：采用VMD对风电功率序列进行分解，计算分解后各子序列的样本熵，把样本熵接近的子序列重组成新的子序列，对重组后的子序列分别建立GPR模型，对风电功率序列的概率区间进行预测，最后将各个子序列的预测结果叠加获得最终的短期风电功率区间预测结果。本发明专利为短期风电功率区间预测提供了一种科学、有效的方法，具有良好的区间覆盖率以及预测准确度，较窄的区间宽度，有利于电力系统的调度和运营。
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公开(公告)号：CN106849067A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710141723.7
申请日：2017-03-10
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: Y02A30/12 , Y02P80/22 , H02J3/00 , H02J3/386 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了适用于多风场的组合式风电功率预测系统，包括单一风电功率预测系统和组合式风电功率预测平台，单一风电功率预测系统部署在单个风电场，用来实现该风场的风电功率预测，组合式风电功率预测平台部署在每个风电场和企业，用来实现风电数据的传输以及企业对风场的实时监控。本发明提供的多风场组合式风电功率预测系统，采用了分层和模块化的设计思路，可以使系统各个功能层之间的配置和工作更加灵活方便。
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公开(公告)号：CN205281271U
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201521123381.9
申请日：2015-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D3/12
Abstract: 一种附配重的旋转式倒立摆，包括立柱、配重块、横梁和摆杆，所述立柱的底部固定有立柱底座，所述立柱通过立柱底座竖直站立在水平实验台上，所述立柱上部内设置有伺服电机，所述伺服电机与中央处理器和电源连接，所述横梁设置在立柱顶部，伺服电机能够驱动横梁在立柱顶部旋转，所述摆杆悬挂设置在横梁的一端，摆杆该端还设置有单摆编码器，所述单摆编码器与伺服电机和中央处理器连接，所述单摆编码器能够记录横梁旋转过程中，摆杆与竖直方向的偏离角度，所述配重块与横梁固定设置，所述配重块用于保持横梁平衡。本实用新型，实验过程中受到的外力干扰少；在横梁上设置配重块，实验前可以调节横梁杆的平衡，起到保护伺服电机的作用。
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