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公开(公告)号：CN112712202B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202011599788.4
申请日：2020-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司揭阳供电局
Abstract: 本发明公开了一种短期风电功率预测方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：根据风电功率数据生成风电功率时间序列；根据集合经验模式分解所述风电功率时间序列以获得至少一个模态分量；根据预设功率预测模型确定各所述模态分量对应的预测风电功率子序列；叠加所述预测风电功率子序列的子风电功率作为目标风电预测功率。本发明实施例，通过结合经验模式分解将风电功率数据按照时间特征进行划分为模态分量，基于模态分量生成风电预测功率，降低风速变化对风电功率的影响，提高风电功率预测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN114048930B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210034461.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 广东电网有限责任公司揭阳供电局
Abstract: 本发明实施例公开了一种超短期风电功率预测方法和装置。该方法包括：获取每台风力电机的历史功率数据和影响风电功率的各种特征数据；根据每台风力电机的历史功率数据和影响风电功率的各种特征数据建立每台风力发电机的特征矩阵；根据每台风力发电机的特征矩阵计算各台风力发电机之间的多种相关系数；根据各台风力发电机之间的多种相关系数构建各台风力发电机之间的综合相关系数矩阵；根据各台风力发电机之间的综合相关系数矩阵确定每台风力发电机功率预测所需的输入特征参数；根据每台风力发电机功率预测所需的输入特征参数建立多种预测模型；根据各预测模型训练得到对应的功率预测结果，并采用聚类算法求解得到最优功率预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114298395A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111601297.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司揭阳供电局
Abstract: 本发明实施例公开了一种风功率预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集样本数据，并对所述样本数据进行特征提取，得到模型输入特征数据集；采用k‑means聚类算法对所述模型输入特征数据集进行聚类分析，并将聚类所得的数据类别作为新的特征添加至所述模型输入特征数据集中；根据所述模型输入特征数据集对预先设置的广义加性模型进行训练，得到风功率预测模型；将待测数据输入所述风功率预测模型，得到待测数据的数据类别以及风功率的预测结果。本发明实施例的技术方案，实现了通过广义加性模型解释各变量对风功率的影响，并且结合聚类分析来有效提高风功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN114048930A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202210034461.5
申请日：2022-01-13
Applicant: 广东电网有限责任公司揭阳供电局
Abstract: 本发明实施例公开了一种超短期风电功率预测方法和装置。该方法包括：获取每台风力电机的历史功率数据和影响风电功率的各种特征数据；根据每台风力电机的历史功率数据和影响风电功率的各种特征数据建立每台风力发电机的特征矩阵；根据每台风力发电机的特征矩阵计算各台风力发电机之间的多种相关系数；根据各台风力发电机之间的多种相关系数构建各台风力发电机之间的综合相关系数矩阵；根据各台风力发电机之间的综合相关系数矩阵确定每台风力发电机功率预测所需的输入特征参数；根据每台风力发电机功率预测所需的输入特征参数建立多种预测模型；根据各预测模型训练得到对应的功率预测结果，并采用聚类算法求解得到最优功率预测结果。
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公开(公告)号：CN112712202A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011599788.4
申请日：2020-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司揭阳供电局
Abstract: 本发明公开了一种短期风电功率预测方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：根据风电功率数据生成风电功率时间序列；根据集合经验模式分解所述风电功率时间序列以获得至少一个模态分量；根据预设功率预测模型确定各所述模态分量对应的预测风电功率子序列；叠加所述预测风电功率子序列的子风电功率作为目标风电预测功率。本发明实施例，通过结合经验模式分解将风电功率数据按照时间特征进行划分为模态分量，基于模态分量生成风电预测功率，降低风速变化对风电功率的影响，提高风电功率预测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN114298395B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202111601297.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司揭阳供电局
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本发明实施例公开了一种风功率预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集样本数据，并对所述样本数据进行特征提取，得到模型输入特征数据集；采用k‑means聚类算法对所述模型输入特征数据集进行聚类分析，并将聚类所得的数据类别作为新的特征添加至所述模型输入特征数据集中；根据所述模型输入特征数据集对预先设置的广义加性模型进行训练，得到风功率预测模型；将待测数据输入所述风功率预测模型，得到待测数据的数据类别以及风功率的预测结果。本发明实施例的技术方案，实现了通过广义加性模型解释各变量对风功率的影响，并且结合聚类分析来有效提高风功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN112686451A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011630070.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司揭阳供电局
Abstract: 本发明公开了一种风电功率预测方法、装置、设备和存储介质，包括：分解第一历史时间段内的风电功率时间序列和风速时间序列，得到风电功率子序列和风速子序列；拼接各所述风电功率子序列、各所述风速子序列、以及对应的风向时间序列的正弦值和余弦值，得到张量信息；通过各所述张量信息预测得到风电功率子序列后，根据各所述风电功率子序列，确定预测风电功率。上述技术方案通过拼接各风电功率子序列、各风速子序列、以及对应的风向时间序列的正弦值和余弦值得到张量信息之后，可以通过张量信息预测得到风电功率子序列，进而可以得到风电功率，相比于传统的预测方法，提高了风电功率预测的准确性。
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