-
公开(公告)号：CN118332937B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410756318.6
申请日：2024-06-13
申请人： 国能日新科技股份有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本发明提出一种新能源气象大模型构建方法、装置及功率预测方法，基于ERA5数据构建新能源气象大模型训练数据集；构建具备风光节点注意力和动态图结构的图神经网络大模型；将构建的输入数据集和输出数据集输入图神经网络大模型，通过训练获得新能源气象大模型；通过新能源气象大模型得到场站新能源气象要素预测数据，输入气象‑功率后订正模型得到预测功率。本发明提升气象大模型对风光气象要素的预报准度，对功率预测业务的提升有着巨大的意义。
-
公开(公告)号：CN117688367B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410100857.4
申请日：2024-01-25
申请人： 国能日新科技股份有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F18/243 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明提出一种基于即时学习的风力发电超短期功率预测方法及装置，构建风电输出功率预测模型；统计待预测时间的前4小时所述风电输出功率预测模型的功率和风速的预测偏差；将所述预测偏差作为特征，与训练集数据一起输入到所述风电输出功率预测模型中，进行风力发电超短期功率预测。本发明可以让模型通过很少的数据就可以达到比较好的效果。
-
公开(公告)号：CN116976527B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311218523.9
申请日：2023-09-21
申请人： 国能日新科技股份有限公司
摘要： 本发明提出一种基于迁移学习的大风时段区域风电功率预测方法及系统，选取非大风时段的区域风电实际发电功率数据；与同时间段的区域内各场站的预测气象数据，进行模型训练，作为大风时段的预测的预训练模型；选用有大风标签记录时间段的区域内各场站的气象数据，采用迁移学习的方法，进行模型参数微调，使模型更有针对性地对大风时段进行参数调优；进行未来的区域内大风风电出力预测。本发明可以有效缓解小尺度气象要素预测的不确定性和数据量不足的“小样本”数据带来的建模偏差产生的大风时段出力预测不稳定的情况。
-
公开(公告)号：CN116956753A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311218640.5
申请日：2023-09-21
申请人： 国能日新科技股份有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/23213 , G06F113/04 , G06F111/06 , G06F119/02
摘要： 本发明提出一种基于模拟退火与循环卷积的分布式光伏预测方法与装置，包括：以固定的间隔时长采集包括各分布式光伏站点的实测气象数据、光伏实际出力数据；并获取对应时间段的预测气象数据；建立预测气象订正模型，对各分布式光伏站点的预测气象数据进行模型订正；对各分布式光伏站点进行不同方法的聚类；基于订正后的预测气象数据、光伏实际出力数据与聚类结果，在每一类内利用循环卷积神经网络算法进行预测气象‑光伏出力的模型建立，采用多元线性回归算法得到最终的预测结果。本发明提升了分布式光伏的光伏出力预测速度与预测精度。
-
公开(公告)号：CN110442836B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910664860.8
申请日：2019-07-23
申请人： 国能日新科技股份有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种风电场短期风速预测方法及系统，首先确定出在预报日预测得到的第24‑48小时每个格点处的预测风速和预测风向，然后基于预设预测模型实现对预报日对应的第24‑48小时所述目标风电场所处位置的风速进行预测，考虑了天气发展过程中的三维结构特征。并在构建预设预测模型时，选取空间形势场相似的预设数量个历史日，能对预报误差给出更加准确的估计，有效利用了数值预报中多维空间预报信息，提高了风速预报的准确性。
-
-
公开(公告)号：CN113516320B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111071261.9
申请日：2021-09-14
申请人： 国能日新科技股份有限公司
摘要： 本发明提出一种基于多目标遗传算法的风速订正和预测风速优化方法，获取风电场历史数据，并选取不同时段的k种优化目标；对逐个风机，针对每种优化目标分配m/k组预测风速数据；对于每个目标，基于实测风速和m/k组预测成员计算优化目标函数的值；不放回的抽取m/k个预测风速；选择不同时段变异策略以及精英策略，进行交叉操作和变异，得到m个子代，并计算子代的优化目标函数值；子代的优化目标函数值满足条件时，优化结束。本发明为风速订正、风速预测的优化提供多目标的优化，调度者和决策者可以根据不同目标来制定不同时段的策略以保证风速预测能够更大程度的保证电力交易收益的稳定。
-
公开(公告)号：CN113469467B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111023236.3
申请日：2021-09-02
申请人： 国能日新科技股份有限公司
摘要： 本发明提出一种基于带通滤波的风电超短期预测方法，获取风电站的历史实发数据并进行数据清洗；将清洗后的实发数据代入带通滤波器，对输出数据进行随机性检验，对预测数据进行特征提取，将特征提取后的预测数据和经过滤波的实发数据代入常用超短期预测模型，在t时刻预测n时刻后的功率时，使用t时刻的低频部分实发和经过特征处理的短期预测数据作为模型输入，模型输出结果加上t时刻高频部分实发功率，作为t时刻对n时刻后的超短期功率预测值，t+n时刻实发功率验证模型精度。本发明解决了风向快速变化时功率大幅度无规则波动问题，减少随机波动对训练超短期功率预测模型的不良影响，提高预测精度。
-
公开(公告)号：CN113449934A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202111008007.4
申请日：2021-08-31
申请人： 国能日新科技股份有限公司
摘要： 本发明提出一种基于数据迁移的风力发电功率预测方法及装置，首先在数据集预处理过程中通过树模型执行数据迁移，解决训练集和测试集分布不一致的状况；树模型效率最高而且可以并行处理，适合大量数据，比现有的方法更快且数据规模要求低；其次本发明提出了后处理模块，弥补了模型和算法的表达能力，使预测精度更高，准确率有了较大提高。
-
公开(公告)号：CN109816165B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201910038987.9
申请日：2019-01-16
申请人： 国能日新科技股份有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种风电超短期功率预测方法及系统，该方法包括：获取当前实发功率序列和历史同季节实发功率序列，从历史同季节实发功率序列中选取多个参考实发功率序列；分别计算当前实发功率序列与每个参考实发功率序列之间的关联度，将关联度不小于设定阈值的参考实发功率序列作为目标参考实发功率序列；基于目标参考实发功率序列对当前实发功率序列进行订正，并根据订正后的当前实发功率序列预测获得第一超短期功率。本发明实施例从历史数据中寻找到相同发电趋势的功率曲线，并利用历史发电趋势相似的功率数据来订正当前的发电规律曲线，得到超短期功率，能够有效减小预报误差，提高预测准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
77 条记录 (耗时 0.044 秒)
