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公开(公告)号：CN107941361A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710187920.2
申请日：2017-03-27
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 湖北省气象服务中心 , 华中科技大学 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种气象相关的光伏组件工作温度预测的方法，从环境温度、太阳辐射强度、风速等因素出发，通过大量历史数据拟合的线性模型以及通过能量守恒定律推倒出的非线性模型。并且设计了两种实验平台用于采集数据。本发明可深度揭示光伏组件工作温度的影响因素，充分反映气象因子对光伏组件工作温度的影响，有助于提高光伏电站发电预报的精确度。
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公开(公告)号：CN206725792U
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201720304261.1
申请日：2017-03-27
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 湖北省气象服务中心 , 华中科技大学 , 国家电网公司
IPC分类号： G01W1/04 , G01D21/02 , G05B19/042
摘要： 本实用新型公开了一种实时气象信息与电信息采集装置，包括传感器单元、信号调理变送单元、辅助电源单元和数据采集处理单元；首先，本实用新型根据有人值守和无人值守分为固定式系统和非固定式系统；其次，本实用新型采用全数字化无纸化数据记录；最后，工作人员还可以随时查看数据，为后期的复检和数据统计带来了极大的方便。
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公开(公告)号：CN117235449A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311513829.7
申请日：2023-11-14
摘要： 一种基于sigmoid曲线及双包络算法的风电功率异常数据处理方法，包括如下步骤：步骤1，数据收集，从风电场收集原始数据，将数据整理成为时间戳‑风速‑功率的格式；步骤2，数据预处理，对于步骤1中数据负值进行清理，形成清洗后的数据集；步骤3，使用曲线拟合方法对步骤2中数据进行拟合，拟合函数使用包含偏置参数的Sigmoid函数；步骤4，根据拟合结果形成包络曲线；步骤5，将包络曲线外的数据进行清理，形成新的清理后数据集；步骤6，使用清理后数据集输入给风电机组功率预测模型进行功率预测。它能有效地识别和清除风电机组功率曲线中的异常数据，解决了不同类型的异常数据难以识别的问题。
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公开(公告)号：CN111582544A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010270745.5
申请日：2020-04-08
发明人： 任永建 , 许沛华 , 陈正洪 , 熊守权 , 成驰 , 孙朋杰 , 阳威 , 肖莺 , 王必强 , 成丹 , 崔杨 , 程定芳 , 王丽娟 , 何欢 , 陈艳梅 , 贺莉薇 , 刘军 , 刘静 , 代娟
摘要： 本发明实施例公开了一种新能源并网条件下的电网负荷预测方法、装置和系统，所述方法包括：采集场站预设范围内的气象数据；获取待预测场站类型，并提取与所述待预测场站类型匹配的气象数据类型；根据所述待预测场站类型和所述气象数据类型建立算法模型，基于所述算法模型获取并输出功率预报数据。从而解决了现有技术中由于无法预测新能源叠加条件下的电网负荷而导致的电网调度缺少数据参考的问题。
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公开(公告)号：CN115994325A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310292758.6
申请日：2023-03-24
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06Q50/06 , G06Q10/04
摘要： 一种基于TimeGAN深度学习方法的风机覆冰发电功率数据增强方法，从风电场收集原始数据，将数据整理成为时间戳‑风速‑温度‑功率的格式；对于数据人工标注风机覆冰时间段，并整理生成覆冰情况下的数据集；对于标注后的数据，将数据按照风速‑功率对应关系曲线使用函数进行拟合分类，通过匹配多个电站相似的风功率曲线进一步扩充数据；将抽取的数据导入TimeGAN网络中进行训练；使用生成网络Generator生成新的数据集，并在验证集上验证生成的数据集的相关性；将整理的数据集进行拼接；将生成的新数据集导入功率预测模型中进行重新训练，并抽取验证集中覆冰数据对结果进行预测试验。采用本发明提升了风机覆冰情况下的功率预报准确率。
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公开(公告)号：CN112766583A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110098335.1
申请日：2021-01-25
摘要： 基于爬坡事件特征识别的风电功率短期预测方法和系统，预测方法包括以下步骤：利用最优旋转门算法识别出历史风电功率中具有爬坡趋势的功率段；利用移动滑窗算法进行爬坡趋势段的整合，识别爬坡事件；对识别出的爬坡事件进行分类；建立风电功率爬坡事件预测模型，进行爬坡事件功率预测；建立短期风电功率预测模型，获取初步风电功率预测结果；利用爬坡事件功率预测结果对初步风电功率预测结果进行订正，得到最终的短期风电功率预测结果。本发明结合风电爬坡事件识别进行风电功率短期预测，能够准确的预测出因转折性天气、极端气候事件造成的风电功率爬坡事件，从而有效提高风电功率短期预测准确率。
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公开(公告)号：CN112766583B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110098335.1
申请日：2021-01-25
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 基于爬坡事件特征识别的风电功率短期预测方法和系统，预测方法包括以下步骤：利用最优旋转门算法识别出历史风电功率中具有爬坡趋势的功率段；利用移动滑窗算法进行爬坡趋势段的整合，识别爬坡事件；对识别出的爬坡事件进行分类；建立风电功率爬坡事件预测模型，进行爬坡事件功率预测；建立短期风电功率预测模型，获取初步风电功率预测结果；利用爬坡事件功率预测结果对初步风电功率预测结果进行订正，得到最终的短期风电功率预测结果。本发明结合风电爬坡事件识别进行风电功率短期预测，能够准确的预测出因转折性天气、极端气候事件造成的风电功率爬坡事件，从而有效提高风电功(56)对比文件叶林等.考虑风电功率爬坡的功率预测—校正模型.电力系统自动化.2019,第43卷(第6期),第49页“摘要”.崔明建等.风电功率爬坡事件问题研究.中国博士学位论文全文数据库（工程科技Ⅱ辑）.2019,第33页至第36页“2.4算法应用:求解最优口宽参数”.张东英等.风电爬坡事件研究综述及展望.电网技术.2018,第42卷(第6期),第1787页“2.2评价指标”.王勃;汪步惟;杨明;赵元春;朱文立.风电爬坡事件的非精确条件概率预测.山东大学学报(工学版).2019,(第01期),全文.赵鹏;涂菁菁;杨锡运.基于PSO-KELM的风功率预测研究.电测与仪表.2020,(第11期),全文.张颖超;宗阳;邓华;成金杰;章璇.基于趋势特征的风电功率爬坡事件检测方法.电测与仪表.2020,(第18期),全文.杨茂;马剑;李大勇;刘红柳;孙涌.超短期风电功率爬坡事件检测和统计分析.电力系统保护与控制.2018,(第06期),全文.郭燕玲;赵晶;周林;张文煜;郭振海.山东半岛风电爬坡事件的识别与天气分析研究.气候与环境研究.2017,(第01期),全文.钱政;裴岩;曹利宵;王婧怡;荆博.风电功率预测方法综述.高电压技术.2016,(第04期),全文.欧阳庭辉;查晓明;秦亮;熊一;朱小帆.风电功率爬坡事件预测时间窗口的选取.电网技术.2015,(第02期),全文.欧阳庭辉;查晓明;秦亮;熊一;黄鹤鸣.基于相似性修正的风电功率爬坡事件预测方法.中国电机工程学报.2017,(第02期),全文.陶玉波;陈昊;秦晓辉;孟昭军.短期风电功率预测概念和模型与方法.电力工程技术.2018,(第05期),全文.任双雪;王毅钊;张寓涵;于继来.风电功率爬坡事件的滑动窗检测与实例分析.电网与清洁能源.2018,(第01期),全文.
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公开(公告)号：CN115994325B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310292758.6
申请日：2023-03-24
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06Q50/06 , G06Q10/04
摘要： 一种基于TimeGAN深度学习方法的风机覆冰发电功率数据增强方法，从风电场收集原始数据，将数据整理成为时间戳‑风速‑温度‑功率的格式；对于数据人工标注风机覆冰时间段，并整理生成覆冰情况下的数据集；对于标注后的数据，将数据按照风速‑功率对应关系曲线使用函数进行拟合分类，通过匹配多个电站相似的风功率曲线进一步扩充数据；将抽取的数据导入TimeGAN网络中进行训练；使用生成网络Generator生成新的数据集，并在验证集上验证生成的数据集的相关性；将整理的数据集进行拼接；将生成的新数据集导入功率预测模型中进行重新训练，并抽取验证集中覆冰数据对结果进行预测试验。采用本发明提升了风机覆冰情况下的功率预报准确率。
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公开(公告)号：CN118426079A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410523074.7
申请日：2024-04-28
IPC分类号： G01W1/10 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F17/10 , G06F18/2321
摘要： 一种基于多步偏差迭代及随机森林的太阳辐射订正方法及系统，方法包括获取预测太阳辐射和实测太阳辐射，计算归一化数据，以及获取其他预测气象要素与小时值，采用时间窗口滚动建模构建训练数据集；以预测太阳辐射、小时值及其他预测气象要素为输入，以实测太阳辐射的归一化数据为输出，对第一随机森林回归模型进行训练；通过预测太阳辐射的归一化数据集进行天气分型，以天气分型为输入，以第一次预测归一化太阳辐射与实测太阳辐射归一化数据的偏差为输出，对第二随机森林回归模型进行训练；获取待订正日的数据及对应天气分型，得到第一次预测归一化太阳辐射和第二次预测归一化太阳辐射偏差，计算得到订正后的太阳辐射。本发明提高了预报准确率。
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公开(公告)号：CN219347677U
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202320384589.4
申请日：2023-03-05
摘要： 一种风机覆冰智能观测装置，具有支架、第一多光谱相机、第二多光谱相机、图像采集服务器、防火墙、路由器、数据处理服务器、用以处理风机运行数据的第一计算机工作站；第一多光谱相机、第二多光谱相机分别与图像采集服务器通信连接，图像采集服务器通过防火墙与路由器通信连接，数据处理服务器与路由器通信连接，路由器通过网络与第一计算机工作站通信连接；第一多光谱相机、第二多光谱相机皆安装在支架上且呈倾斜设置，第一、二多光谱相机的镜头端向上抬起而使第一、二多光谱相机的中心线与水平面形成夹角即第一、二倾角，第一、二倾角为25°‑30°。本实用新型能实现对风机覆冰增长和消融过程进行监测、预警和预报的目的。
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