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公开(公告)号：CN107608008B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710834253.2
申请日：2017-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01W1/00
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于广义大气浑浊度的晴空时段的检测方法，包括如下步骤：通过直射辐照度传感器检测当前时刻的直射辐照度I(tk)，检测的时间间隔为Δt；计算广义大气浑浊度计算晴空大气浑浊度；判断当前是否为晴空状态。本发明将云层遮挡的影响纳入到广义大气浑浊度中，利用当前时刻的直射辐照度推算广义大气浑浊度，并其与晴空大气浑浊度进行比较，最终可得出当前的天空状态(是否晴空)。本发明提出的新方法既可以减少晴空检测所需要的数据量，又提高了检测的时效性。同时，运用本方法可以减少因增设检测设备所需的晴空检测系统的建设成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110909919A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911079279.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 融合注意力机制的深度神经网络模型的光伏功率预测方法，属于可再生能源光伏功率技术领域。该方法首先根据光伏数据特点选择了基于长短期记忆神经网络和卷积神经网络的混合神经网络作为预测模型，并考虑了最佳的连接方式；其次，为了降低模型的计算时间且更加准确地提取出可用于光伏预测的高质量特征信息，在模型特征提取方面，加入了注意力机制模型。通过不同的预测模型的比较，证明了所提出的混合深度学习模型的优势；通过注意力机制模型的应用对高质量特征的选取提供了可能。合理的混合模型方式可以实现预测精度高和计算成本低的双重追求。
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公开(公告)号：CN110766212A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910975574.3
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种用于历史数据缺失电场的超短期光伏功率预测方法。(1)选取具有充足历史数据的光伏电场A作为源域，构建源域训练集、验证集及测试集，在电场B的历史光伏功率数据上构建目标域训练集、验证集及测试集；(2)利用源域训练集及验证集数据分别对MLP预测神经网络进行初次训练和修正训练；(3)对步骤(2)得到的网络的结构进行改造；(4)利用源域训练集、目标域的训练集和验证集重新训练网络，得到服务于电场B光伏电场的功率预测网络；(5)将电场B的历史数据和实时监测数据输入步骤(4)得到的最终预测网络，预测网络输出电场B下一时刻的预测结果。本发明解决了新建光伏无法有效实施基于历史数据的功率预测问题。
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公开(公告)号：CN107273586A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710379546.6
申请日：2017-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06F17/5095 , H02J3/00 , H02J2003/007
Abstract: 本发明的针对太阳能船舶的光伏波动功率低成本抑制方法，在船舶在综合运动下采用虚拟同步发电机控制策略，通过引入虚拟惯量吸收和释放暂态能量，来平抑光伏发电出力中高频分量或船舶摇摆造成的功率波动的绝大部分；然后通过电池组与虚拟同步电动机的自适应调节，让电池组吸收剩余的波动。通过上述方法，能够避免电池组的经常性使用，减少储能装置的体积和充放电次数，节省船舶空间，降低了系统的经济成本，新能源发电设备还可以如同步发电机一样接入船舶电网，借鉴同步发电机的供电系统的经验技术，可以使新能源更好的融入船舶电站，并进行更好的管理和控制。
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公开(公告)号：CN110766212B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910975574.3
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种用于历史数据缺失电场的超短期光伏功率预测方法。(1)选取具有充足历史数据的光伏电场A作为源域，构建源域训练集、验证集及测试集，在电场B的历史光伏功率数据上构建目标域训练集、验证集及测试集；(2)利用源域训练集及验证集数据分别对MLP预测神经网络进行初次训练和修正训练；(3)对步骤(2)得到的网络的结构进行改造；(4)利用源域训练集、目标域的训练集和验证集重新训练网络，得到服务于电场B光伏电场的功率预测网络；(5)将电场B的历史数据和实时监测数据输入步骤(4)得到的最终预测网络，预测网络输出电场B下一时刻的预测结果。本发明解决了新建光伏无法有效实施基于历史数据的功率预测问题。
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公开(公告)号：CN107608008A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710834253.2
申请日：2017-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01W1/00
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于广义大气浑浊度的晴空时段的检测方法，包括如下步骤：通过直射辐照度传感器检测当前时刻的直射辐照度I(tk)，检测的时间间隔为Δt；计算广义大气浑浊度 计算晴空大气浑浊度；判断当前是否为晴空状态。本发明将云层遮挡的影响纳入到广义大气浑浊度中，利用当前时刻的直射辐照度推算广义大气浑浊度，并其与晴空大气浑浊度进行比较，最终可得出当前的天空状态(是否晴空)。本发明提出的新方法既可以减少晴空检测所需要的数据量，又提高了检测的时效性。同时，运用本方法可以减少因增设检测设备所需的晴空检测系统的建设成本。
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