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公开(公告)号：CN117410955A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311084762.X
申请日：2023-08-25
申请人： 国家电网有限公司华北分部 , 华北电力大学
摘要： 本发明适用于风电功率预测技术领域，提供了一种风电功率预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，方法包括：获取天气类型表征；根据天气类型表征通过预设的天气辨识模型进行辨识，判断所述天气类型是否为寒潮天气；若所述天气类型为寒潮天气，则以数值天气预报作为输入，通过训练好的功率预测模型对目标第一区域的风电功率进行预测，得到风电功率预测结果。通过将天气类型表征通过预设的天气辨识模型进行辨识，从而判断天气类型是否为寒潮天气，若天气类型为寒潮天气，则以数值天气预报作为输入，并通过训练好的功率预测模型对目标第一区域的风电功率进行预测，得到风电功率进行预测结果，解决了寒潮对风电影响，以及影响电力系统稳定性的问题。
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公开(公告)号：CN117521907A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311549824.X
申请日：2023-11-20
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06N3/048
摘要： 本发明实施例提供一种考虑光伏出力与气象要素的光伏发电功率区间预测方法，方法包括：获取历史气象数据与历史光伏功率数据，基于历史气象数据与历史光伏功率数据，确定出影响光伏出力的气象因素，并根据气象因素的多个聚类特征进行聚类，得到不同的天气类型数据集，每个天气类型数据集对应一个天气类型，并通过不同的天气类型数据集对待训练的神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型，每个训练好的神经网络模型对应一个天气类型，并根据训练好的神经网络模型，得到点预测结果，并利用点预测结果，从而得到光伏发电预测区间。本发明能够提高光伏功率区间预测精度，降低预测区间的宽度，为电力系统的调度运行提供了依据。
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公开(公告)号：CN117540863A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311548945.2
申请日：2023-11-20
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/006 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02S50/00 , H02S40/30
摘要： 本发明实施例提供一种基于光伏出力波动率分型的光伏功率区间预测方法，方法包括：获取历史光伏功率数据和历史气象数据；基于历史光伏功率数据和历史气象数据，对天气类型进行划分，得到预设数量的天气类型；针对每个天气类型构建一个双输出神经模型，并进行训练，得到训练好的区间预测模型；通过训练好的区间预测模型对不同天气类型的光伏功率进行预测，得到光伏功率预测区间。解决了现有光伏出力的随机性与波动性较大，单一模型难以适用于所有的实际状况，本发明能够有效地提高了光伏功率预测区间的精度，体现出光伏出力的不确定性信息，为电力系统的调度运行和旋转备用容量提供了一定的参考。
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公开(公告)号：CN118278558A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311549507.8
申请日：2023-11-20
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例提供一种基于智能划分和神经网络的光伏发电功率区间预测方法，方法包括：获取历史功率数据和历史气象数据，并确定辐照度偏离度指标，并根据辐照度偏离度指标对历史功率数据和历史气象数据按照月份进行聚类划分，得到不同聚类的数据集，通过不同聚类的数据集对待训练的联合预测模型进行训练，得到训练好的联合预测模型，通过训练好的联合预测模型，得到点预测结果，并利用点预测结果，从而得到光伏功率预测区间，解决了现有功率区间预测是针对单一模型或传统的天气，难以满足预测需求，本发明能够有效地提高光伏功率区间预测精度，降低预测区间的宽度，更能反映出光伏出力的不确定性，对电力系统的调度运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118070161A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410216070.4
申请日：2024-02-27
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/23 , G06F18/213 , H02J3/00
摘要： 本申请涉及光伏发电技术领域，尤其涉及一种基于区间抽样的光伏阵列运行状态划分方法及系统，所述方法对光伏阵列运行数据进行清洗和分布拟合，确定密度函数，并根据分布拟合曲线的峰值位置设置抽样区间；对分布不均匀的光伏阵列状态样本进行分区间抽样，提取代表性样本；利用光伏阵列典型状态特征限定样本簇中心位置，基于样本簇中心位置可将样本划分为不同运行状态的样本簇；当采集到新样本时，计算新样本与不同样本簇的归属程度，根据归属程度确定新样本的运行状态，从而实现光伏阵列运行状态的有效评价与故障诊断，本发明利用区间抽样对光伏阵列运行状态进行集合划分，解决了光伏阵列样本分布不均匀条件下的状态评价和故障诊断问题。
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公开(公告)号：CN117874558A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311810497.9
申请日：2023-12-26
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06F18/2321 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/20
摘要： 本发明公开了属于光伏阵列状态识别技术领域的一种基于多评价指标的光伏阵列运行状态识别方法。该方法具体包括：建立光伏阵列多维评价指标；计算光伏阵列各维度指标贡献度；设置状态识别阈值，对应光伏阵列运行状态评价集；利用综合评价向量识别光伏阵列运行状态。本发明从多角度构建了光伏阵列运行状态指标，解决了光伏输出波动性导致的光伏状态评价难以有效量化的问题。
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公开(公告)号：CN117526442A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311465406.2
申请日：2023-11-06
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明实施例提供一种光伏阵列运行状态划分方法，所述方法包括：获取光伏阵列第一性能率，并对光伏阵列性能率进行概率建模，得到光伏阵列性能率的概率模型；根据概率模型，得到光伏阵列性能率均值、集中度、波动性指标；通过光伏阵列性能率均值、集中度、波动性指标，得到光伏阵列得分；基于光伏阵列得分，划分光伏阵列运行状态。解决了现有光伏阵列的出力不稳定性、运行状态难以量化、光伏阵列状态受多方面因素的综合影响的问题。
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