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公开(公告)号：CN113610285A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110846795.8
申请日：2021-07-26
Applicant: 华能定边新能源发电有限公司 , 北京东润环能科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分散式风电的功率预测方法，该预测方法的具体步骤为：采集指定区域内风电场功率预测所需数据，通过各个风电场输出功率之间的相关性将区域内风电场分组。该分散式风电的功率预测方法，通过以气象学和工程学原理为理论依据，通过接入风机机头风速仪、风向仪等的实时气象数据，结合数值计算和统计方法，从而得到全场范围内以及场内任意位置处各层高的实时气象数据，由于风范围较大的风电场，单一预测模型无法满足精度要求，因此通过考虑设计分区域预报模型，匹配具有代表性的风资源测量数据，分区域预报模型基于风机的分布，选择不同的区域，分别进行功率预测建模，最终获得分散式风电场的功率预测结果精度提升的关键技术。
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公开(公告)号：CN113516318A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110899871.1
申请日：2021-08-06
Applicant: 北京东润环能科技股份有限公司
Inventor： 李润
Abstract: 本发明涉及新能源技术领域，尤其涉及了一种深度学习的短期功率预测方法，包括EMD分解方法、CEEMD分解方法、BP神经网络、SVM模型和GRU算法，EMD分解方法、CEEMD分解方法、BP神经网络、SVM模型和GRU算法共同组成组合模型，EMD以及CEEMD对原始风电功率进行分解，得到各个不同的分量，将各个分量应用BP神经网络、SVM模型以及GRU模型进行建模，得到短期风电功率预测结果。该深度学习的短期功率预测方法，风电场次日0‑24h日前功率预测准确率应大于等于80％，提升了风电功率的预测精度，不仅有助于电网调峰工作，增强电网的风电接纳能力，改善电力系统运行的安全性与经济性，而且对于保障风电一体化和电力系统的稳定运行起到至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN117526274B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202311277606.5
申请日：2023-09-28
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 北京东润环能科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F17/18 , G06F18/2135 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F16/29
Abstract: 本申请提供了一种极端气候下新能源功率预测方法、电子设备和存储介质，其中，方法包括，获取极端气候下气候观测数据和新能源场站数值模式预报结果；提取极端气候下气候观测数据和新能源场站数值模式预报结果中的气象要素和出力变化特征；基于气象要素和出力变化特征对极端气候下气候观测数据和新能源场站数值模式预报结果进行多模式集成预报，得到多模式集成预报结果；将多模式集成预报结果作为输入采用确定性预报模型进行确定性预报，得到确定性预报结果；将极端气候下气候观测数据和确定性预报结果输入概率预测模型得到气象概率预报结果；基于气象概率预报结果对新能源功率进行预测；实现新能源电站和格点位置的概率/不同置信度区间预测。
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公开(公告)号：CN116957223B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202310708777.2
申请日：2023-06-14
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 北京东润环能科技股份有限公司
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公开(公告)号：CN117578404A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311459264.9
申请日：2023-11-03
Applicant: 北京东润环能科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种风电短期功率爬坡预测方法，涉及风电功率预测领域。所述方法包括以下步骤：获取并预处理预测数据，所述预测数据包括风电历史实际功率、数值天气预报数据、测风塔及风机的理论功率数据和风机的开机容量数据；将预处理后的预测数据输入CNN‑LSTM‑AM功率预测模型中进行训练，基于训练好的CNN‑LSTM‑AM功率预测模型获取功率预测序列数据，通过准确的风电功率预测，爬坡事件的识别和评估，以及模型准确性的维护，可以更有效地规划和管理风电场的运营，最大程度地利用风能资源，提高发电效率，通过爬坡事件的识别和强度评估，可以预测风能波动，提高电网稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117318024A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311210268.3
申请日：2023-09-19
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 北京东润环能科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于CNN神经网络的光伏发电功率预测管理方法及系统，基于CNN神经网络，训练生成覆盖光伏组件的图像数据、太阳辐射数据、随光照转动角度数据、清洁度数据、老化程度数据以及温度数据的CNN光伏发电功率预测模型，基于该模型，从多角度方位实现对光伏发电功率的预测，使得CNN模型能够考虑到更为全面的模型影响因子，使得所预测的光伏发电功率更加贴合实际，降低与实际的偏差。本方案由光伏发电总站实现对各个光伏发电子站的实时功率监测，能够在总站的监督指导下，由子站根据CNN光伏发电功率预测模型独立完成各自光伏发电功率预测的前提下，保证子站预测的独立性，避免因总站介入子站功率预测而降低子站数据的可行性。
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公开(公告)号：CN117313927A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311210266.4
申请日：2023-09-19
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 北京东润环能科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于小波神经网络的风力发电功率预测方法和系统，以所述小波变换数据O为小波神经网络架构‑‑WNN的输入，进行小波神经网络模型学习训练，得到风力发电功率预测WNN模型，并用于识别实时风力发电数据Q1，输出对应的风力发电功率预测值P。结合风速V，风向f，空气密度ρ，叶轮直径D，发电机效率Cp，机械效率ηg，功率系数ηt，风力发电功率P等进行模型训练，训练得到多维度的特征识别模型，能够基于小波变换而得到动态的特征向量，使得模型能够根据上述各个数据来精确预测风力发电功率，使得功率预测值更加精确。结合小波分析处理风力发电数据的优势，更好地捕捉时间‑频率特征，从而提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117055627B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311311041.8
申请日：2023-10-11
Applicant: 北京东润环能科技股份有限公司
IPC: G05D3/10 , H02S50/00 , H02S50/15 , H02S20/32 , F24S50/20 , G06F16/29 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F16/2455 , G06F18/27
Abstract: 本申请公开了一种光伏电站发电控制方法、装置、设备及存储介质，通过获取光伏影响参数，基于光伏影响参数，确定光伏参考面板面向太阳的第一最佳倾角数据，以从多种影响因素确定光伏参考面板的最佳倾角，提高光伏参考面板的准确度以及相关采集参数的配置效率；利用光伏参考面板与光伏面板之间的预设位置关系，根据第一最佳倾角数据，计算每个光伏面板的第二最佳倾角数据；基于第二最佳倾角数据，向光伏面板的支架控制器发送控制信号，控制信号用于控制支架控制器调节光伏面板面向太阳的倾斜角度，实现降低配置参数的难度，以及不同光伏面板能够基于光伏参考面板调节得到适用于该光伏面板的最佳倾角，从而提高光伏电站的发电效果。
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公开(公告)号：CN115829140A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211607591.X
申请日：2022-12-14
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 北京东润环能科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及风电发电技术领域，为一种基于机器学习的风力发电场发电量预测方法及系统，通过配置针对于每一个风电电机相关的预测模型实现对于单个风电电机的发电量的预测，并通过配置整体风速模型以及电机联合模型得到关于发电场的整体发电量的预测结果，提高了整体发电量的预测精准度。
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公开(公告)号：CN115794981A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211607566.1
申请日：2022-12-14
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 北京东润环能科技股份有限公司
IPC: G06F16/29 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种利用模型统计气象数据的方法及系统，涉及气象观测技术领域。包括：首先，获取目标区域当前统计周期的初始气象数据，并基于不同的统计维度对初始气象数据进行特征提取，得到不同的统计维度下气象数据特征值。然后，将不同的统计维度下气象数据特征值，输入相应统计维度下的气象数据处理模型，得到多个不同统计维度的气象数据统计结果。最后，根据用户的统计展示需求，对多个不同统计维度的气象数据统计结果进行融合，得到初始气象数据的最终展示气象数据统计结果。在本发明中，在保证某一维度的气象数据具有最优处理结果的同时，其他维度的气象数据也具有相对最优结果，从而提高了适用范围和通用性。
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