-
公开(公告)号：CN107067099B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201710055611.X
申请日：2017-01-25
申请人： 清华大学 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明涉及一种风电功率概率预测方法及装置，所述方法包括：根据历史输出功率以及历史预测功率，获取风电场预测误差的统计特征；根据历史预测功率和风电场的NWP预测结果的风速波动量，获得风电概率预测的条件全集；通过K‑means聚类算法，将条件全集划分为若干条件子集；对处在每个条件子集下的误差集合形成条件经验分布，并检验其数字特征与风电场预测误差的统计特征中数字特征是否重合；若重合则通过K‑means聚类算法再次进行聚类；以及根据各时刻的风电功率预测结果以及条件经验分布，获得风电功率概率预测结果。本发明还涉及一种预测装置。本发明提供的风电功率概率预测方法能够差异性地提供误差分布函数，具有更高的预测准确度。
-
公开(公告)号：CN107194496A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710277406.8
申请日：2017-04-25
申请人： 甘肃省电力公司风电技术中心 , 清华大学 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06Q10/04 , G06K9/6267 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种光伏功率的预测方法，包括：对实测历史光伏功率序列进行小波分解，获得历史光伏功率的低频分量及高频分量，所述低频分量与高频分量具有不同的能量值；将预先获取的历史光伏功率的强相关变量作为分类模型的输入，将所述低频分量和高频分量分别作为分类模型的输出，建立所述强相关变量与低频分量和高频分量的映射关系；获取与待预测光伏功率相关的强相关变量，根据所述与待测光伏功率相关的强相关变量及所述映射关系，得到待预测光伏功率的低频分量和高频分量；对所述待预测光伏功率的低频分量和高频分量进行小波重构，得到光伏功率预测值。本发明还涉及一种预测装置。该预测方法及预测装置能够准确对光伏功率进行预测。
-
公开(公告)号：CN104463697A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410701366.1
申请日：2014-11-28
申请人： 清华大学 , 国家电网公司 , 国网甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种含大规模风电电力系统的风险评估方法，主要包括以下步骤：获取风电和电力负荷的相关系数，计算得到反调峰的概率；计算极端天气爬坡率的概率，并且所述爬坡率的概率分布符合高影响低频率和低影响高频率原则；根据反调峰的概率及极端天气爬坡率的概率定义关键风险指标PRNS，RRNS及RI，并利用含风电的UC模型计算最优发电计划及备用增量，根据关键风险指标PRNS，RRNS及RI计算系统运行风险；循环计算N天的运行风险，对风险值大小进行分类，将风险值接近的归于同一区间，并计算各风险级别的发生频率，作出风险的后果-频率关系散点图。
-
公开(公告)号：CN104112236B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201410231145.2
申请日：2014-05-29
申请人： 国家电网公司 , 国网甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 清华大学
IPC分类号： G06Q50/06
CPC分类号： F03D7/00 , F03D7/028 , F03D7/048 , F03D17/00 , F05B2260/821 , F05B2270/335 , Y02E10/723
摘要： 本发明涉及一种风电场发电功率的计算方法，包括以下步骤：对所有标杆风机的功率序列进行基于经验正交函数分解，得到空间向量；对空间向量还原得到各标杆风机的典型功率序列；按照对应馈线上的开机数对各标杆风机典型功率进行比例放大，得到标杆风机所在馈线总的功率；对所有标杆风机进行叠加得到整个风电场的功率。
-
公开(公告)号：CN104112180B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201410248688.5
申请日：2014-06-06
申请人： 清华大学 , 国家电网公司 , 国网甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心
摘要： 本发明提供一种风资源数值的获取方法，包括以下步骤：获取风场的实测资料并构建初始风场；设定模型参数,固定α1的数值为1，利用长时间风速序列基于经验正交函数分解的空间分量数值关系作为衡量标准，以各个测风塔的主导风向分析结果作为风向诊断效果的参考,确定α2；对初始风场进行调整，使风场在整个空间内满足质量守恒方程，并且总调整量最小。
-
公开(公告)号：CN107067099A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710055611.X
申请日：2017-01-25
申请人： 清华大学 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明涉及一种风电功率概率预测方法及装置，所述方法包括：根据历史输出功率以及历史预测功率，获取风电场预测误差的统计特征；根据历史预测功率和风电场的NWP预测结果的风速波动量，获得风电概率预测的条件全集；通过K‑means聚类算法，将条件全集划分为若干条件子集；对处在每个条件子集下的误差集合形成条件经验分布，并检验其数字特征与风电场预测误差的统计特征中数字特征是否重合；若重合则通过K‑means聚类算法再次进行聚类；以及根据各时刻的风电功率预测结果以及条件经验分布，获得风电功率概率预测结果。本发明还涉及一种预测装置。本发明提供的风电功率概率预测方法能够差异性地提供误差分布函数，具有更高的预测准确度。
-
公开(公告)号：CN104112167B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201410248840.X
申请日：2014-06-06
申请人： 国家电网公司 , 国网甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 清华大学
CPC分类号： Y02A90/15
摘要： 本发明提供一种可发电风资源分布的获取方法，主要包括以下步骤：步骤S10，获取每个测风塔前6个小时的历史风速数据；步骤S20，在每个整小时点根据前6小时的风速数据相关性对测风塔进行聚类；步骤S30，假设该风电基地共有N座测风塔，计算待求点与所有测风塔的地理距离；步骤S40，找到最小的测风塔；步骤S50，根据步骤S20和步骤S40的计算结果，确定测风塔所在组别中的其他测风塔；步骤S60，对选取的测风塔用反距离加权方法插值得到未知点的风速风向估计值。
-
公开(公告)号：CN104112062B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201410247853.5
申请日：2014-06-05
申请人： 清华大学 , 国家电网公司 , 国网甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心
CPC分类号： G01P5/02 , G01P13/045
摘要： 本发明提供一种基于插值方法的风资源分布模型的计算方法，主要包括以下步骤：计算测风塔之间的相关系数，采用最短距离聚类方法对测风塔进行第一轮分组；在第一轮分组后，在各组内部以测风塔风速均值之差的绝对值为衡量标准进行第二轮分组；利用反距离加权插值方法对同一组内的测风塔计算待测点风速序列。
-
公开(公告)号：CN104112236A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410231145.2
申请日：2014-05-29
申请人： 国家电网公司 , 国网甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 清华大学
IPC分类号： G06Q50/06
CPC分类号： F03D7/00 , F03D7/028 , F03D7/048 , F03D17/00 , F05B2260/821 , F05B2270/335 , Y02E10/723
摘要： 本发明涉及一种风电场发电功率的计算方法，包括以下步骤：对所有标杆风机的功率序列进行基于经验正交函数分解，得到空间向量；对空间向量还原得到各标杆风机的典型功率序列；按照对应馈线上的开机数对各标杆风机典型功率进行比例放大，得到标杆风机所在馈线总的功率；对所有标杆风机进行叠加得到整个风电场的功率。
-
公开(公告)号：CN104112180A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410248688.5
申请日：2014-06-06
申请人： 清华大学 , 国家电网公司 , 国网甘肃省电力公司 , 甘肃省电力公司风电技术中心
摘要： 本发明提供一种风资源数值的获取方法，包括以下步骤：获取风场的实测资料并构建初始风场；设定模型参数,固定的数值为1，利用长时间风速序列基于经验正交函数分解的空间分量数值关系作为衡量标准，以各个测风塔的主导风向分析结果作为风向诊断效果的参考,确定；对初始风场进行调整，使风场在整个空间内满足质量守恒方程，并且总调整量最小。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
369 条记录 (耗时 0.064 秒)
