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

申请人： 湖北省气象服务中心(湖北省专业气象服务台)

发明人： 许沛华 ,  高盛 ,  成驰 ,  许杨 ,  王必强 ,  崔杨 ,  孟丹 ,  王明 ,  朱燕 ,  陈正洪

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。

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

申请人： 湖北省气象服务中心(湖北省专业气象服务台)

发明人： 许沛华 ,  高盛 ,  成驰 ,  许杨 ,  王必强 ,  崔杨 ,  孟丹 ,  王明 ,  朱燕 ,  陈正洪

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。

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

申请人： 湖北省气象服务中心(湖北省专业气象服务台)

发明人： 崔杨 ,  许沛华 ,  高盛 ,  许杨 ,  成驰 ,  孟丹 ,  朱燕 ,  王明

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。

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

申请人： 湖北省气象服务中心(湖北省专业气象服务台)

发明人： 许沛华 ,  高盛 ,  成驰 ,  许杨 ,  王必强 ,  崔杨 ,  孟丹 ,  王明 ,  朱燕 ,  陈正洪

IPC分类号： G06F18/10 ,  G06F18/23 ,  G06N3/048 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06Q50/06

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。

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

申请人： 湖北省气象服务中心(湖北省专业气象服务台)

发明人： 许沛华 ,  高盛 ,  成驰 ,  许杨 ,  王必强 ,  崔杨 ,  孟丹 ,  王明 ,  朱燕 ,  陈正洪

IPC分类号： G01B11/24 ,  H04N23/90 ,  H04N7/18 ,  G16Y40/10 ,  G16Y10/35 ,  G01B11/06

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。