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公开(公告)号：CN111292229A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010049061.2
申请日：2020-01-16
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种通过天空图像-辐照度模型预测地表辐照度的方法和系统，本发明提出的方法包括如下步骤：建立地表辐照度预测模型，并利用历史天空图像提取特征以所述地表辐照度预测模型进行训练；获取彼此间隔第一预设时间段的多张当前天空图像；将所述当前天空图像进行矫正处理以得到矫正当前天空图像；进行云团位移矢量计算方法获取相邻天空图像之间云团位移矢量；获取针对每幅当前天空图像的后第二预设时间端之内将要遮挡太阳部分的云团信息；获取第一平均RGB值以及第一距离值；因天空成像仪所用的反射镜面为鱼眼凸面镜，故拍摄的天空图像存在一定的畸变；通过矫正处理后能够提升第一平均RGB值以及第一距离值的精准度。
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公开(公告)号：CN105225252B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510603236.9
申请日：2015-09-21
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网新疆电力公司
Abstract: 本发明公开了一种云团运动预测方法，通过先获取不同时刻的天空图像中云团边缘的像素点集合，基于预定的优化目标通过最优化算法来求解不同时刻的天空图像中云团边缘的像素点的对应关系，基于该对应关系以及对应的像素点的位置，对于云团图像边缘的后续运动位置进行预测。由此，可以对于云团运动进行较为精确的预测，为光伏发电功率分钟级预测提供数据支持。
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公开(公告)号：CN119315509A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410786947.3
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F17/18 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多气象参数有向加权动态复杂网络化表征的光伏功率短期预测方法，包括以下步骤：S10、采集目标光伏电站各发电单元的历史和实时功率数据，以及从多种气象预报源获取的多种气象要素预报数据；S20、将发电单元1、2、…、N以及气象要素1、2、…、M均看作节点，将全部N+M个节点两两相连形成复杂网络；S30、对复杂网络内任意2节点之间的边，采用因果分析方法确定其方向，采用互信息分析方法确定其权重，形成有向加权复杂网络；S40、取各节点对应的历史1年以上数据，采用注意力机制模型动态更新不同时刻下的有向加权复杂网络，形成有向加权动态复杂网络；S50、基于历史有向加权动态复杂网络数据建立并训练图神经网络预测模型，并通过输入各节点实时数据实现光伏功率短期预测。本发明所要解决的技术问题是提供一种基于多气象参数有向加权动态复杂网络化表征的光伏功率短期预测方法，解决现有场站单一预报源数据质量低造成光伏功率预测效果较差的问题。
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公开(公告)号：CN111402312B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010157539.3
申请日：2020-03-09
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种利用天空图像的云团高度估算方法及系统，本发明提出的方法包括如下步骤：获取第一天空成像仪拍摄到的第一天空图像以及同一时刻第二天空成像仪拍摄到的第二天空图像，其中，所述第一天空成像仪和所述第二天空成像仪位于同一光伏站的不同位置；根据光流法获取所述第一天空图像中的第一点以及和所述第一点配准的所述第二天空图像中的第二点之间的移动距离；根据所述第一点和所述第二点的位置得到所述实际云团的高度估算值；只需要2台天空成像仪相关参数即可估算得到云团高度，本方法简单易操作，填补了现阶段对于光伏站的云团高度的估算的技术的空白，从而为光伏发电功率分钟级预测提供一定数据支持。
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公开(公告)号：CN114819264A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210256463.9
申请日：2022-03-11
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于时空依赖的光伏电站辐照度超短期预测方法及存储介质，包括如下步骤：步骤S1，以目标电站为起点，向外扩展一定的距离来增加虚拟的基础性电站数量；步骤S2，获取目标电站和各基础性电站的辐照度时间序列数据；步骤S3，计算各基础性电站之间辐照度数据的相关性，将认为具有连接关系的电站视为代表性电站；步骤S4，构建以目标电站和代表性电站为节点的图结构数据；步骤S5，以图结构数据为输入，目标电站辐照度为输出，利用图神经网络对目标电站辐照度进行超短期预测。本发明考虑了目标电站与电站附近区域的辐照度时变模式相关性，模拟并合理筛选出代表性电站，利用卫星云图反演的代表性电站历史辐照度数据，构建了基于图神经网络的辐照度超短期预测模型，提高了预测精度，完全满足光伏发电超短期预测的需要。同时本发明利用目标电站的地面测量辐照度数据对卫星云图反演的辐照度数据进行了系统偏差性错误校正，提高了其后续应用的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114676893A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210241377.0
申请日：2022-03-11
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于最优图结构的光伏电站太阳辐照度短期预测方法，包括以下步骤：通过地理范围和方位信息构建目标场站的时空关联场站；获取目标场站和各时空关联场站历史辐照度时间序列数据；计算所述时空关联场站与目标场站数据的相关性，筛选相关性高的时空关联场站；根据筛选得到的时空关联场站，构建图结构数据；建立以图结构数据为输入的图神经网络预测模型，实现辐照度短期预测。相对于现有技术，本发明可以在周围气象数据缺失的情况下充分考虑目标预测场站邻近范围的气象辐照度状况对目标场站的时空相关性影响，且仅需利用历史辐照度数据来实现辐照度的短期预测，易于实现，有助于提高辐照度的短期预测精度，有助于对光伏发电站的规划、选址提供技术支持，同时也有助于为已建成的光伏电站进行合理的能源储存指导。
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公开(公告)号：CN109146975B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201810962529.X
申请日：2018-08-22
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC: G06T7/77 , G06T7/73 , G06T7/45 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种天空图像云团位移矢量计算方法，通过对样本天空图像进行处理获取多个组合优化计算模型，并根据多个组合优化计算模型对新的天空图像云团位移矢量进行计算。从而可以获得更加准确的云团矢量计算。本发明提供的天空图像云团位移矢量计算方法能够面对云团的不同运动模式，选择相应的不同计算策略，即在组合计算模型中分别设置三种方法的各个权重。通过算例验证，它可以改善传统单一方法在适用范围上的局限性，能够适用于大多数云场景的、具有较高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112949950A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110473926.2
申请日：2021-04-29
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网湖南省电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司
Abstract: 本发明公开了基于多元时空关联矩阵的集群风电功率映射预测方法，包括如下步骤：获取包括时间参数和空间参数的待预测区域的风速数据和集群风电功率数据；根据风速数据中的空间参数形成风速多元时空关联矩阵；建立基于卷积长短时记忆神经网络的风速多元时空关联矩阵预测模型；对风速多元时空关联矩阵进行模型计算，通过改变时间参数获得预测风速多元时空关联矩阵；建立基于卷积长短时记忆神经网络的风速多元时空关联矩阵‑集群风电功率映射模型；将预测风速多元时空关联矩阵输入到映射模型中，以获得预测的集群风电功率。相对于现有技术，本发明对风速的时间信息和空间信息充分利用，大幅提升了预测精度。
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公开(公告)号：CN109146975A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810962529.X
申请日：2018-08-22
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
CPC classification number: G06T7/77 , G06K9/6223 , G06T7/45 , G06T7/73 , G06T2207/30192
Abstract: 本发明公开了一种天空图像云团位移矢量计算方法，通过对样本天空图像进行处理获取多个组合优化计算模型，并根据多个组合优化计算模型对新的天空图像云团位移矢量进行计算。从而可以获得更加准确的云团矢量计算。本发明提供的天空图像云团位移矢量计算方法能够面对云团的不同运动模式，选择相应的不同计算策略，即在组合计算模型中分别设置三种方法的各个权重。通过算例验证，它可以改善传统单一方法在适用范围上的局限性，能够适用于大多数云场景的、具有较高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105373849A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510700068.5
申请日：2015-10-22
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种光伏电池组件温度的分步预测方法，通过在不同天气类型下对多个不同类型的气象影响因子建立气象影响因子预测模型，可以基于相同天气类型的历史气象影响因子记录对未来的预测日的气象影响因子进行预测，同时，在不同天气类型下对多种类型的气象影响因子对光伏电池组件的温度的影响建模获取温度预测模型，由此，可以基于预测获得的气象影响因子对于光伏电池组件温度进行预测。由此，可以相对准确地预测光伏电池组件温度，可为光伏发电功率预测技术应用奠定基础。
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