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公开(公告)号：CN114077924A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111255557.6
申请日：2021-10-27
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种考虑极端大风天气的大风数据增强方法，包括：获取历史实测风速和功率数据，生成原始风速‑功率数据样本；根据风速数据对原始风速‑功率数据样本进行局部异常点识别，剔除离群点样本，得到大风数据初始样本；利用F‑DBSCAN聚类算法对大风数据初始样本进行聚类，得到各聚类簇的核心点样本；根据各聚类簇的核心点计算簇密度，基于各核心点及其所在簇的簇密度，利用过采样算法合成新的大风数据样本；利用合成的新的大风数据样本对原始风速‑功率数据样本进行扩充，作为风电功率预测模型的训练样本。本发明可用于对模型训练的不平衡样本进行有效补充，从而提升风电功率预测模型的可靠性，提高风电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN112417028A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011357189.1
申请日：2020-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法，风速时序特征挖掘方法包括：获取原始风速序列数据；对原始风速序列数据进行分解，得到多模态分量；计算分解得到的各模态分量的多尺度排列熵；对各模态分量的多尺度排列熵进行聚类，根据聚类结果将多模态分量进行重组得到新的模态分量；对原始风速序列数据和重组后的各模态分量分别进行时序特征提取，得到风速时序特征集合；基于所述风速时序特征集合进行特征选择，得到最优风速时序特征集合，即为原始风速序列数据的风速时序特征挖掘结果。利用本发明方法能够提取引起风电功率波动的主导因素，为风电功率预测提供可靠的数据基础。
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公开(公告)号：CN119667551A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411700245.5
申请日：2024-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电缆屏蔽层破损程度评估方法，包括以下步骤：根据传输线理论，将高频下的电缆等效为分布参数模型，通过仿真电缆不同程度的金属屏蔽层破损，建立对应的缺陷样本库，计算获得仿真情况下含缺陷电缆的宽频阻抗谱；对宽频阻抗谱进行处理，获得含缺陷定位峰的定位谱数据；函数拟合定位谱数据，得到金属屏蔽层的破损程度评估函数。采用本方法可以快速准确地评估出电缆金属屏蔽层破损程度以及破损位置；在电网维护维修时，使用本方法可节省人力物力并缩短故障检测时间。
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公开(公告)号：CN112417028B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011357189.1
申请日：2020-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法，风速时序特征挖掘方法包括：获取原始风速序列数据；对原始风速序列数据进行分解，得到多模态分量；计算分解得到的各模态分量的多尺度排列熵；对各模态分量的多尺度排列熵进行聚类，根据聚类结果将多模态分量进行重组得到新的模态分量；对原始风速序列数据和重组后的各模态分量分别进行时序特征提取，得到风速时序特征集合；基于所述风速时序特征集合进行特征选择，得到最优风速时序特征集合，即为原始风速序列数据的风速时序特征挖掘结果。利用本发明方法能够提取引起风电功率波动的主导因素，为风电功率预测提供可靠的数据基础。
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