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公开(公告)号：CN119474880A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510026566.X
申请日：2025-01-08
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/23 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种风电低出力事件判别及功率预测模型训练方法及装置，涉及风电功率预测技术领域，所述方法包括：对历史风电数据进行主成分分析，对主成分分析结果进行聚类，确定风电低出力事件对应的数据，构成样本集；对样本集中的至少一个气象要素和至少一个气象要素对应的风电功率点进行风电低出力事件类型的标注；基于样本集对风电低出力事件分类模型进行训练，基于样本集对不同风电低出力事件对应的风电低出力功率预测模型进行训练，如此，在后续功率预测场景中，可以根据不同风电低出力事件进行预测，增加风电功率短期功率预测的精度，提高风电功率预测结果对电力调度的积极意义。
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公开(公告)号：CN119419801A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510021716.8
申请日：2025-01-07
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请公开了一种风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及新能源风力发电技术领域，该方法包括获取风电场的数值天气预报数据；基于风速偏移识别模型对数值天气预报数据进行处理，获得数值天气预报数据的偏移场景，偏移场景包括正向偏移或负向偏移；若数值天气预报数据的偏移场景为正向偏移，基于第一风电功率预测模型对数值天气预报数据进行处理，获得第一风电功率预测结果；若数值天气预报数据的偏移场景为负向偏移，基于第二风电功率预测模型对数值天气预报数据进行处理，获得第二风电功率预测结果。如此可达到校正风电功率的目的，使得预测的风电功率准确；并且建模代价和成本不高。
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公开(公告)号：CN118739292A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410875755.X
申请日：2024-07-02
Applicant: 东北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种短期风电功率预测方法，包括以下步骤：S1:计算选定风电场的待叠加低频序列分量个数N；S2:基于ICEEMDAN对待修正NWP风速序列进行分解，获得若干待修正NWP风速序列分量；S3:将所述若干待修正NWP风速序列分量中的N个低频序列分量进行叠加，获得待修正NWP风速趋势序列；S4:基于加权双重约束值从历史NWP风速趋势序列中筛选出所述待修正NWP风速趋势序列对应的若干历史相似NWP风速趋势序列；基于所述若干历史相似NWP风速趋势序列对所述待修正NWP风速序列进行修正，获得已修正NWP风速序列；S5:基于所述已修正NWP风速序列获得选定风电场的短期预测风电功率。本发明不仅可以提高NWP风速的预测准确度且可以提高风电功率的预测准确度。
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公开(公告)号：CN119419801B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510021716.8
申请日：2025-01-07
Applicant: 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请公开了一种风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及新能源风力发电技术领域，该方法包括获取风电场的数值天气预报数据；基于风速偏移识别模型对数值天气预报数据进行处理，获得数值天气预报数据的偏移场景，偏移场景包括正向偏移或负向偏移；若数值天气预报数据的偏移场景为正向偏移，基于第一风电功率预测模型对数值天气预报数据进行处理，获得第一风电功率预测结果；若数值天气预报数据的偏移场景为负向偏移，基于第二风电功率预测模型对数值天气预报数据进行处理，获得第二风电功率预测结果。如此可达到校正风电功率的目的，使得预测的风电功率准确；并且建模代价和成本不高。
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