公开(公告)号：CN112015784B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202010902298.0

申请日：2020-09-07

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 朱霄珣 ,  刘瑞璋 ,  王瑜 ,  高晓霞 ,  陈瑶

IPC: G06F16/2458 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种风况数据挖掘方法、装置、测风装置、数据挖掘设备和存储介质，其中：根据目标风电场的地理位置信息和地形位置信息将目标风电场划分为多个区域；在每个区域中选取三个典型位置点并分别设置一个测风装置；针对每个区域，将当前区域的典型位置点在不同时刻的风速数据和风向数据、当前区域中若干个随机分布的目标点的位置数据以及风速数据作为训练样本；应用最小二乘支持向量机对每个区域的训练样本进行训练，得到各个区域对应的风速预测模型；将待挖掘点的位置数据及待挖掘点所在区域的典型位置点在待挖掘时刻的风速数据和风向数据，输入至区域的风速预测模型，得到待挖掘点在待挖掘时刻的风速。提高了风电场风况数据挖掘的准确性。

公开(公告)号：CN112018764A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202010902299.5

申请日：2020-09-07

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 高晓霞 ,  陈瑶 ,  王瑜 ,  朱霄珣 ,  刘瑞璋

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本申请实施例公开了一种定制化风功率预测方法、预测装置、测风装置、设备和存储介质，该方法包括：根据目标风电场的地理和地形位置信息、各个风机的位置，以及，各个风机与其他风机的间距，将所述目标风电场划分为各个区域；针对每个区域，获取典型位置点的风速数据和风向数据，其中，所述每个典型位置点设置有对应的测风装置；应用流场分析技术，将各个区域的典型位置点的风速数据和风向数据传输到对应的风机上，以指示所述风机预测当前风电场的功率。提高了风电场中风功率短期预测的精度，以便电力部门能够提前根据风功率变化即时调整调度计划，保证电能质量，减少系统的备用容量，降低电力系统的运行成本。

公开(公告)号：CN112015784A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202010902298.0

申请日：2020-09-07

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 朱霄珣 ,  刘瑞璋 ,  王瑜 ,  高晓霞 ,  陈瑶

IPC: G06F16/2458 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种风况数据挖掘方法、装置、测风装置、数据挖掘设备和存储介质，其中：根据目标风电场的地理位置信息和地形位置信息将目标风电场划分为多个区域；在每个区域中选取三个典型位置点并分别设置一个测风装置；针对每个区域，将当前区域的典型位置点在不同时刻的风速数据和风向数据、当前区域中若干个随机分布的目标点的位置数据以及风速数据作为训练样本；应用最小二乘支持向量机对每个区域的训练样本进行训练，得到各个区域对应的风速预测模型；将待挖掘点的位置数据及待挖掘点所在区域的典型位置点在待挖掘时刻的风速数据和风向数据，输入至区域的风速预测模型，得到待挖掘点在待挖掘时刻的风速。提高了风电场风况数据挖掘的准确性。

公开(公告)号：CN115408921A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202110582409.9

申请日：2021-05-27

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 朱霄珣 ,  刘瑞璋 ,  王瑜 ,  高晓霞

IPC: G06F30/27 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G06F113/06 ,  G06F119/06

Abstract: 本发明公开了基于行为特征深度学习的风功率预测方法和系统，应用于机器学习、新能源技术领域，包括以下步骤：获取数据步骤、数据预处理步骤、矩阵构建步骤、数据划分步骤、梯度提取步骤、3D‑CNN网络训练步骤、训练结束判定步骤、风电场发电功率预测步骤。本发明相对于分阶段提取风电场发电功率数据的时空特征方案，本方法能对发电功率的时空特征进行整体提取，保证了特征的整体性，同时有利于算法的反向传播和反向优化；针对实际风电场建立风功率预测模型，并按照中短期预测的要求，实现对风电场输出功率的预测，预测准确率高，平均相对误差和均方根误差低。