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公开(公告)号：CN116362382A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310228747.1
申请日：2023-03-10
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司 , 北京东润环能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于风电场覆冰状态的短期功率预测方法及系统，属于风电场功率预测技术领域，方法包括：获取风电场各风机的E文本数据、测风塔数据和风机历史覆冰厚度；将风机实际输出功率与根据测风塔数据预测计算得到的初始预测输出功率进行对比，建立助力预测模型；获取数值气象数据与各风机地理数据，对数值气象数据进行修正；计算风机惯性系数、留存系数和凝冻系数，建立覆冰厚度计算模型；引入风机覆冰条件，利用灰色关联度法计算修正的气象数据与覆冰厚度的关联度，对覆冰厚度计算模型进行校正，进而计算覆冰厚度；将风机覆冰厚度与初始预测输出功率输入至助力预测模型，确定最终预测输出功率；将最终预测输出功率上报。
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公开(公告)号：CN116937566A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310918374.0
申请日：2023-07-25
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及神经网络领域，特别是涉及一种风电功率多步预测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取待测风电场的历史风电负荷数据集，所述历史风电负荷数据集包括历史风电功率和历史天气特征；基于所述历史天气特征与所述历史风电功率的相关系数，选择所述历史天气特征中的目标天气特征；将所述历史风电功率和目标天气特征作为样本对CNN‑RNN‑LGBM模型进行训练，以优化所述CNN‑RNN‑LGBM模型的超参数，直到获得最优组合模型；基于所述待测风电场在目标时序段的风电负荷数据集，利用所述最优组合模型进行风电功率的多步预测。本发明提升风电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN116565851A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310558840.9
申请日：2023-05-17
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种基于聚类算法的风电场功率预测方法、装置、计算机设备和存储介质，能够提高风电场功率预测效率。所述方法包括：对预先获取的风电场的历史出力数据时间序列进行分割，基于分割结果得到多个片段序列；对多个片段序列进行聚类，得到多个片段序列簇，并根据每个片段序列簇的簇心片段序列，得到典型出力数据时间序列；获取当前出力数据时间序列；当前出力时间数据序列包括与未来时间点邻近的多个历史序列样点和未来时间点的预测序列样点；基于当前出力数据时间序列与各个典型出力数据时间序列的比较结果，确定风电场在未来时间点的预测风电场功率。
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公开(公告)号：CN117674119A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311663235.4
申请日：2023-12-05
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请涉及电网调度优化技术领域，特别是涉及一种电网运行风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取电网运行状态数据与气象监测数据，生成电网断面数据集；在电网的离线阶段，根据电网断面数据集，构建生成对抗网络模型；通过生成对抗网络模型，获取至少一种类型的电网运行风险数据，生成电网运行风险场景集合；采用时序运行模拟方法，对至少一种电网运行风险场景进行推演计算，生成至少一种电网前瞻场景序列；在电网的在线运行阶段，根据预设的风险评估指标和当前的电网运行场景信息，获取电网运行风险评估结果，并且匹配获得相应的电网前瞻运行场景序列。采用本方法，能够增强对电网的运行风险评估的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN117578428A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311565839.5
申请日：2023-11-22
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/06 , H02J3/38 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种风机功率递归预测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：根据历史时段的风机功率数据，构建风机功率时间序列；获取风机功率时间序列中的缺值数据，并通过分段线性回归模型对缺值数据进行填补，得到目标风机功率时间序列；分段线性回归模型用于捕捉目标风机功率时间序列中的局部特征和规律；根据目标风机功率时间序列训练初始风机功率递归预测模型，以优化初始风机功率递归预测的参数，直至得到训练完成的风机功率递归预测模型；风机功率递归预测模型用于捕捉目标风机功率时间序列中的整体特征和规律；根据风机功率递归预测，预测风电场在待测时间内的风机功率。本申请能够提升对待测风机功率预测的准确性和可解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117674119B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311663235.4
申请日：2023-12-05
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请涉及电网调度优化技术领域，特别是涉及一种电网运行风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取电网运行状态数据与气象监测数据，生成电网断面数据集；在电网的离线阶段，根据电网断面数据集，构建生成对抗网络模型；通过生成对抗网络模型，获取至少一种类型的电网运行风险数据，生成电网运行风险场景集合；采用时序运行模拟方法，对至少一种电网运行风险场景进行推演计算，生成至少一种电网前瞻场景序列；在电网的在线运行阶段，根据预设的风险评估指标和当前的电网运行场景信息，获取电网运行风险评估结果，并且匹配获得相应的电网前瞻运行场景序列。采用本方法，能够增强对电网的运行风险评估的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN118377067A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410453763.5
申请日：2024-04-16
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G01W1/10 , G06F18/241 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本申请涉及一种天气预警方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及新能源发电技术领域，该方法包括：根据目标风电机组对应的极端天气信息集，对目标风电机组进行发电参数预测，得到发电预测参数；根据发电预测参数，确定目标风电机组在极端天气下的发电容量影响参数；根据发电容量影响参数，对目标风电机组进行极端天气预警评级，得到极端天气预警等级。本申请能够确保对目标风电机组进行发电参数预测的准确性和鲁棒性，保证了目标风电机组能够可靠运行。
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公开(公告)号：CN116613738A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310558688.4
申请日：2023-05-17
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种风机出力预测方法、装置、设备、介质及程序产品，包括：根据历史时间的风机出力数据构建目标风机出力时间序列；根据所述历史时间的风机出力数据和所述目标出力时间序列训练NeralProphet模型，得到风机出力预测模型；根据所述风机出力预测模型，预测待测时间内目标风机是否发生风电爬坡事件。本申请通过构建符合NeralProphet模型构建原理的风机出力时间序列，并基于NeralProphet模型构建风机出力预测模型，采用风机出力预测模型对待测时间的风机出力数据进行预测，最后根据风机出力数据判断待测时间内是否发生风电爬坡时间，有效提升了对待测时间风机出力数据的预测准确性，并能及时预防风电爬坡时间的发生。
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公开(公告)号：CN117578428B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311565839.5
申请日：2023-11-22
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/06 , H02J3/38 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种风机功率递归预测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：根据历史时段的风机功率数据，构建风机功率时间序列；获取风机功率时间序列中的缺值数据，并通过分段线性回归模型对缺值数据进行填补，得到目标风机功率时间序列；分段线性回归模型用于捕捉目标风机功率时间序列中的局部特征和规律；根据目标风机功率时间序列训练初始风机功率递归预测模型，以优化初始风机功率递归预测的参数，直至得到训练完成的风机功率递归预测模型；风机功率递归预测模型用于捕捉目标风机功率时间序列中的整体特征和规律；根据风机功率递归预测，预测风电场在待测时间内的风机功率。本申请能够提升对待测风机功率预测的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN118245559A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410477822.2
申请日：2024-04-19
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种风电场风机覆冰停运容量预测方法、装置、设备和介质。通过基于风电场风机的历史覆冰信息、历史气象信息和预测气象信息确定覆冰影响因子，由风机覆冰预测模型基于预测气象信息输出覆冰预测结果，确定存在覆冰时，由风机运行状态预测模型基于第一神经网络、第二神经网络和覆冰影响因子输出覆冰停机时间，基于覆冰停机时间确定风机对应的覆冰停运容量。相较于传统的通过实际的覆冰试验结果进行预测，本方案结合风机的历史和预测信息，结合覆冰预测模型和风机状态预测模型等多个模型对风机是否存在覆冰以及风机覆冰时停机的时间进行预测，并基于时间确定风机的覆冰停运容量，提高了获取风机因覆冰而停运的容量的效率。
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