公开(公告)号：CN115808690A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211426383.X

申请日：2022-11-15

Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 彭琰 ,  陈文进 ,  马骏超 ,  熊鸿韬 ,  王晨旭 ,  吴汕 ,  万灿 ,  陈菁伟 ,  张若伊 ,  宋文娟 ,  周子青

IPC: G01S13/95 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/62 ,  G06V10/80 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种气象预报的智能修订方法及系统，涉及气象预报领域，所述方法包括：利用光流法对预设雷达回波图像分析生成第一气象预报；组建历史雷达回波图像集，其中包括多张具有时序特征的雷达回波图像；提取目标雷达回波图像，并采集实际气象数据；提取得到目标特征集；组建单项预测模型集；依次训练得到多个目标雷达外推模型；集成融合得到气象预测模型；通过气象预测模型对第一气象预报进行智能修订，生成第二气象预报。本发明解决了现有技术中的雷达回波图像外推没有充分利用海量历史雷达回波数据，导致气象预报结果偏差较大的问题；通过对传统气象预报结果进行智能化修订，达到了提高气象预报准确性、可靠性的技术效果。

公开(公告)号：CN115718875A

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN202211370483.5

申请日：2022-11-03

Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 彭琰 ,  刘晗 ,  杨锡运 ,  马骏超 ,  王诗晨 ,  陈文进 ,  吴汕 ,  宋文娟

IPC: G06F18/23 ,  H02J3/00 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于层次聚类分场景的光伏汇聚趋势量化方法。本发明的方法，包括：采集多个光伏电站持续出力数据，采用基于层次聚类算法的层级顺序选择，实现光伏集群分层，得到不同集群规模持续功率曲线；将不同集群规模持续功率曲线进行M等分，输出第m个场景的不同集群规模持续功率曲线，构成各集群规模持续功率曲线；针对各集群规模持续功率曲线，在各出力场景下建立持续功率曲线组合预测模型；利用持续功率曲线组合预测模型输出各出力场景下的集群持续功率曲线，拼接得到待建集群持续功率曲线。本发明的持续功率曲线组合预测模型不仅有效弥补了由单一模型引起的模型预测稳定性不足的问题，而且提高了预测精度。

公开(公告)号：CN115808690B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202211426383.X

申请日：2022-11-15

Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 彭琰 ,  陈文进 ,  马骏超 ,  熊鸿韬 ,  王晨旭 ,  吴汕 ,  万灿 ,  陈菁伟 ,  张若伊 ,  宋文娟 ,  周子青

IPC: G01S13/95 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/62 ,  G06V10/80 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种气象预报的智能修订方法及系统，涉及气象预报领域，所述方法包括：利用光流法对预设雷达回波图像分析生成第一气象预报；组建历史雷达回波图像集，其中包括多张具有时序特征的雷达回波图像；提取目标雷达回波图像，并采集实际气象数据；提取得到目标特征集；组建单项预测模型集；依次训练得到多个目标雷达外推模型；集成融合得到气象预测模型；通过气象预测模型对第一气象预报进行智能修订，生成第二气象预报。本发明解决了现有技术中的雷达回波图像外推没有充分利用海量历史雷达回波数据，导致气象预报结果偏差较大的问题；通过对传统气象预报结果进行智能化修订，达到了提高气象预报准确性、可靠性的技术效果。

公开(公告)号：CN115456286A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211153247.8

申请日：2022-09-21

Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 彭琰 ,  陈菁伟 ,  王晨旭 ,  杨锡运 ,  马骏超 ,  王诗晨 ,  陈文进 ,  吴汕

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种短期光伏功率预测方法，属于可再生能源功率预测领域。本发明采用的技术方案为：确定选取相似日的相似变量类型；然后，构建基于二维欧氏距离的相似日选取方法，输入相似变量，获取两组相似日及相似日功率；构建灰色模型GM(1,1)，基于两组相似日数据预测光伏功率的总体趋势；构建灰色马尔科夫模型，基于马尔科夫链对灰色模型的预测误差进行修正，并得到两组预测结果；构建基于BP_Adaboost的集成算法模型，用BP_Adaboost对两组预测结果进行集成。本发明能够使得在光伏输出功率波动性较大的情况下仍有较好的预测能力，利用BP_Adaboost算法集成两组不同相似变量选取的相似日的灰色马尔科夫模型预测结果，进一步提升预测精度与鲁棒性，可为光伏电站并网提供重要参考信息。

公开(公告)号：CN115759391A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211424226.5

申请日：2022-11-15

Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 彭琰 ,  陈文进 ,  马骏超 ,  熊鸿韬 ,  王晨旭 ,  吴汕 ,  万灿 ,  陈菁伟 ,  张若伊 ,  宋文娟 ,  周子青

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

Abstract: 本发明提供了一种高精度光伏发电功率预测分析方法及系统，涉及光伏发电技术领域，根据数据监测装置对光伏发电站进行监测，获取监测数据集，根据内、外环境监测数据集获取功率内、外影响因子，以因子‑功率影响相关度对影响因子进行信息熵配置，获取信息熵配置结果，以此搭建双维功率预测模型，获取实时监测数据集和预测周期时长，输入双维功率预测模型中，获取功率预测结果，根据功率预测结果对双维功率预测模型进行反馈优化。本发明解决了现有技术中对内、外环境对于光伏发电站影响的掌握不足，使得最终的光伏发电功率预测不准确的技术问题，实现了基于内、外环境对功率的影响搭建双维功率预测模型，进而提高光伏发电功率预测的精确度。