功率计算模型训练方法、计算方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN118228577A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410289692.X

    申请日:2024-03-14

    Abstract: 本发明涉及新能源技术领域,公开了功率计算模型训练方法、计算方法、装置、设备和介质,本发明获取目标光伏电站的历史功率数据、历史辐照度数据和历史气象数据;基于历史功率数据和历史辐照度数据计算目标光伏电站的历史差异程度;基于历史差异程度确定目标光伏电站的多个历史差异时间区间;基于各历史差异时间区间对历史功率数据、历史辐照度数据和历史气象数据进行提取,得到各历史差异时间区间下的训练数据集;基于训练数据集对预设功率计算模型进行训练,在训练过程中,学习各历史差异程度下的历史辐照度数据、历史气象数据和历史功率数据之间的对应关系,以得到不同历史差异时间区间对应的光伏功率计算模型。

    覆冰预测模型的训练方法、预测方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN116451594B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310706450.1

    申请日:2023-06-15

    Abstract: 本申请实施例提供一种覆冰预测模型的训练方法、预测方法、装置和电子设备,适用于风电场风机的覆冰预测,覆冰预测模型训练方法包括:获取历史的风电场实测气象数据,其中,风电场实测气象数据为风机处于覆冰状态以及未覆冰状态下的多类气象序列数据;基于多类气象序列数据构建多个模型训练样本对;其中,多个模型训练样本对包括根据覆冰状态划分的同类型样本对和不同类型样本对;在进行模型训练时,分别提取每一类气象序列数据的气象变化特征;学习多个气象变化特征相互耦合下在时间上的累计变化特征和各个气象变化特征的加权权重;基于同类型样本对和不同类型样本对相似度更新参数使覆冰预测模型得到收敛。

    一种基于气候模式的光伏电站发电量预测方法及系统

    公开(公告)号:CN116365508A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310222044.8

    申请日:2023-03-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于气候模式的光伏电站发电量预测方法及系统,属于电站管理技术领域,方法包括:构建气候预测模型和发电功率预测模型;通过气候预测模型得到各个气候因子的预测结果;获取历史发电功率数据以及相应的历史气候数据;根据气候因子的预测结果,分析在历史气候数据中是否存在类似气候数据;在存在类似气候数据的情况下,从历史发电功率数据中查询类似气候数据对应的发电功率,并直接作为发电功率预测值;在不存在类似气候数据的情况下,通过气候因子的预测结果计算辐照度预测值;根据辐照度预测值计算发电功率预测值;对发电功率预测值按照时间进行积分,得到逐小时、逐日、逐月、逐年的发电量预测数据。

    光伏电站的理论功率计算方法及相关设备

    公开(公告)号:CN116091263A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310193939.3

    申请日:2023-03-03

    Abstract: 本公开提供一种光伏电站的理论功率计算方法及相关设备,其特征在于,所述方法包括:获取集电线的装机容量、实际功率、第一时刻的第一资源理论功率和第二时刻的第二资源理论功率;基于第一资源理论功率和第二资源理论功率,计算得到目标时刻的目标资源理论功率;基于目标资源理论功率,得到目标资源可用理论功率;对集电线的装机容量进行运行处理,得到集电线的开机容量,根据开机容量得到全场开机容量;根据目标资源理论功率和实际功率,确定全场限电标记位;对目标资源理论功率和目标资源可用理论功率进行运算处理,得到站内受阻电力和站内受阻积分电量;对目标资源可用理论功率和实际功率进行运算处理,得到调峰受阻电力和调峰受阻积分电量。

    一种风电场理论功率预测方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN111311021A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010171723.3

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 本发明实施例公开了一种风电场功率预测方法、装置、设备和存储介质,风电场功率预测方法包括:建立单台风电机组理论功率与风速的拟合多项式模型;基于风电场实测风速和对应时刻各风电机组实际功率的正常历史数据,采用最小二乘法确定拟合多项式中各次项的系数,将各次项系数代入到拟合多项式模型中得到各风电机组对应的理论功率预测模型;根据风电场内各风电机组对应的预测模型以及实际风速确定风电场理论功率,可以使得根据得到的预测模型计算的理论功率与风电机组的实际功率较为接近,提高理论功率的预测精度,并且该方法具有自适应性,根据不同的风电机组对应的实际功率数据得到对应的理论功率预测模型,减小预测误差。

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