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公开(公告)号：CN113627685B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111025273.8
申请日：2021-09-02
Applicant: 国电和风风电开发有限公司 , 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/084 , H02J3/38
Abstract: 本发明是一种考虑风电上网负荷限制的风力发电机功率预测方法，其特点是，包括：获取风场风机的实际数据以及现场功率调度指令，数据预处理，分解风功率序列，利用样本熵重新融合子序列，建立基于DBN风功率时间序列预测模型及数据融合，依据风电上网负荷限制判断输出预测结果步骤，这种预测方法的有益效果是，可在风机受到负荷限制指令要求时，能够监测到短期风功率的预测情况，解决风功率的随机性，降低风电不确定性导致的预测误差，得到符合实际需求的风功率预测结果，预测准确度高，能够实现电力系统更平稳的调度要求。
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公开(公告)号：CN113627685A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111025273.8
申请日：2021-09-02
Applicant: 国电和风风电开发有限公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种考虑风电上网负荷限制的风力发电机功率预测方法，其特点是，包括：获取风场风机的实际数据以及现场功率调度指令，数据预处理，分解风功率序列，利用样本熵重新融合子序列，建立基于DBN风功率时间序列预测模型及数据融合，依据风电上网负荷限制判断输出预测结果步骤，这种预测方法的有益效果是，可在风机受到负荷限制指令要求时，能够监测到短期风功率的预测情况，解决风功率的随机性，降低风电不确定性导致的预测误差，得到符合实际需求的风功率预测结果，预测准确度高，能够实现电力系统更平稳的调度要求。
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公开(公告)号：CN115423015A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211053172.6
申请日：2022-08-30
Applicant: 国电和风风电开发有限公司
Abstract: 本发明涉及一种热力用户异常行为监测方法及系统。该方法包括：获取影响热力用户耗热量的影响因素，并筛选影响因素，确定特征向量；将特征向量进行预处理，生成预处理后的特征向量；将预处理后的特征向量划分为训练集、测试集以及预测集；利用训练集构建变异预测学习机预测模型；将测试集输入至变异预测学习机预测模型，输出最优输入层权重和最优隐含层阈值；将预测集、最优输入层权重以及最优隐含层阈值输入至变异预测学习机预测模型，确定热力用户耗热量的预测值；获取热力用户耗热量的实际值，并根据热力用户耗热量的预测值与热力用户耗热量的实际值之间的偏差，确定热力用户的当前运行状态。本发明能够有效提高预测精度，提高监测的准确度。
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公开(公告)号：CN116187513A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211573446.4
申请日：2022-12-08
Applicant: 国电和风风电开发有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38 , H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种基于多能互补的新能源就地消纳优化方法及系统，根据建立的多能互补新能源系统的构成及其多能互补工作方式，建立以运行经济性最优为目标的目标优化模型，所述目标优化模型包括系统最小运行维护成本以及系统最低购电购气成本目标，对所述多能互补新能源系统中的设备建立约束条件；基于所述约束条件对目标优化模型进行求解。基于多能互补系统，通过对目标优化模型进行求解，得到新能源就地完全消纳条件下的最优运行方式和经济成本，本发明对于多能源系统，可以提高能源之间的互补能力、提升系统对新能源的就地消纳能力和减少系统运行的成本费用。
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公开(公告)号：CN115829149A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211638399.7
申请日：2022-12-19
Applicant: 国电和风风电开发有限公司
Abstract: 本发明提供一种综合能源系统的优化调控方法、系统、电子设备及介质，属于综合能源调度领域，优化调控方法包括：建立综合能源系统的优化调度模型；优化调度模型以综合能源系统的总运行成本最低为目标，对综合能源系统中各设备的功率进行分配；采用改进鲸鱼算法，计算优化调度模型的最优解；最优解为综合能源系统中各设备的最优功率分配；改进鲸鱼算法为在鲸鱼算法的鲸鱼个体位置更新步骤中采用冯诺依曼拓扑结构进行邻域搜索并调整收敛因子。通过对鲸鱼算法进行改进，在鲸鱼个体位置更新步骤中采用冯诺依曼拓扑结构进行邻域搜索并调整收敛因子，避免了求解过程中陷入局部最优的情况，提高了最优解的准确度，进而提高了综合能源系统的利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115907195A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211574793.9
申请日：2022-12-08
Applicant: 国电和风风电开发有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/0442 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种光伏发电功率预测方法、系统、电子设备及介质，具体涉及电力系统发电预测技术领域。所述方法包括获取目标区域光伏电站的历史数据集以及待预测时刻的气象数据；使用模糊C‑means聚类算法对历史数据集以及待预测时刻的气象数据进行分类得到多个发电阶段的数据集；采用相似日搜索方法对各发电阶段的数据集和待预测时刻的气象数据进行处理得到相似日样本集合；根据相似日样本集合对LSTM神经网络进行训练得到初始预测模型；采用遗传算法对初始预测模型进行优化得到预测模型，预测模型用于对光伏发电功率进行预测。本发明可以提高光伏发电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN115758913A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211572574.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 国电和风风电开发有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑源荷储协调的风电消纳多目标优化方法及系统，构建考虑源荷储的综合能源系统；根据所述综合能源系统进行数学建模，对综合能源系统中的各设备建立约束条件，以所述综合能源系统的风力发电消纳量最大和系统综合运行成本最小为目标函数，并根据系统的能源结构建立能量平衡约束模型，基于得到的所述目标函数以及多个约束建立多目标优化模型；根据所述多目标优化模型，采用改进的多目标差分进化算法对目标函数进行求解。不仅可以提高风力发电的消纳能力，还可以有效降低系统运行的经济成本，具有良好的实际意义。
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公开(公告)号：CN115640737A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211095262.1
申请日：2022-09-05
Applicant: 国电和风风电开发有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06F119/08 , G06F111/08 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及一种面向异常天气状态的风电功率预测方法及系统。该方法包括确定机组停机风险；确定风电场风速表征矩阵；构建异常天气特征评价体系；根据异常天气特征评价体系，基于滚动AP聚类进行异常天气识别与分类；根据机组停机风险以及异常天气状态下出力数据集进行出力受限程度预估；根据异常天气状态下出力数据集和随机变量，采用深度卷积生成对抗网络，进行数据扩充；根据扩充后的数据、正常天气状态下出力数据集以及出力受限程度预估进行数据集重构；根据重构后的数据集训练深度时序网络模型；根据训练好的深度时序网络模型和异常天气识别与分类结果确定风电功率的预测结果。本发明能够提高在异常天气状态下风电功率预测的可靠性。
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公开(公告)号：CN115935819A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211573486.9
申请日：2022-12-08
Applicant: 国电和风风电开发有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/14 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种短期风电功率预测方法及系统，获取风电场的风电功率原始序列数据；根据改进的基于小波变换的经验模态分解算法(EmpiricalMode Decomposition,EMD)，向风电功率原始序列中添加均值白噪声并进行多次EMD分解及多频重构以剔除原始数据中的异常数据；将处理后的风电功率序列数据分为训练集和测试集，对预先构建的CNN‑GRU组合神经网络模型进行训练和验证，根据得到的CNN‑GRU组合神经网络模型输出风电功率预测值。能够有效地对风电功率预测中的数据进行处理，提高模型训练的精度，并且模型结构进行优化，得到更加准确的风电功率预测值，提高了短期风电功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN115907194A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211574081.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 国电和风风电开发有限公司
Abstract: 本发明涉及一种光伏发电功率预测方法、系统及产品。该方法包括：获取历史光伏发电功率信号，并对所述历史光伏发电功率信号进行预处理，生成处理后的光伏发电功率信号；采用改进CEEMDAN方法分解所述处理后的光伏发电功率信号，生成分解后的光伏发电功率信号；所述分解后的光伏发电功率信号包括多个IMF分量以及一个残余分量；建立并训练GRU神经网络模型，并利用PSO方法优化训练后的GRU神经网络模型，构建PSO‑GRU预测模型；将所述分解后的光伏发电功率信号输入至所述PSO‑GRU预测模型，构建CEEMDAN‑PSO‑GRU模型，并根据所述CEEMDAN‑PSO‑GRU模型预测下一时段内的光伏发电功率。本发明能够提高超短期光伏发电功率预测的精度。
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