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公开(公告)号：CN107274006A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710369383.3
申请日：2017-05-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6288 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯推断的多源气象风速融合方法，充分考虑了各个NWP风速的数值统计特性，降低了不准确性，提高预测的精度。本发明首先从风电场中获取一定的历史数据，根据风电场的实际运行机理，对不符合规律的数据点进行删除。然后寻找实发风速与各气象源的特征，根据各自的分布选取特征量；最后根据各风速的历史特征，利用贝叶斯推断算法得到各个天气预报实时的融合系数，进而通过融合得到较为准确的融合风速。本发明利用风电场运行的历史数据得到风电场风速与功率的关系，运算简单，操作性强，有较好的工程利用价值。
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公开(公告)号：CN106529719A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610981411.2
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化算法风速融合的风电功率预测的方法，所述方法包括：步骤一，获取预设的时间范围内历史的风电场数据，得到训练集X和预测集Y；对所述风电场数据进行预处理；其中，所述风电场数据包括风电场实发风速、实发功率和多气象源风速数据；步骤二，利用灰色关联分析选择气象源，将选择的气象源风速作为预测风电功率的风速数据；步骤三，利用粒子群优化算法计算风速融合系数，以进行融合并得到较优的融合后风速数据，并采用所述融合后风速数据作为预测模型的输入；步骤四，对训练集X中风速数据分段；步骤五，建立风速与功率的回归模型。
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公开(公告)号：CN106529719B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201610981411.2
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G16Z99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化算法风速融合的风电功率预测的方法，所述方法包括：步骤一，获取预设的时间范围内历史的风电场数据，得到训练集X和预测集Y；对所述风电场数据进行预处理；其中，所述风电场数据包括风电场实发风速、实发功率和多气象源风速数据；步骤二，利用灰色关联分析选择气象源，将选择的气象源风速作为预测风电功率的风速数据；步骤三，利用粒子群优化算法计算风速融合系数，以进行融合并得到较优的融合后风速数据，并采用所述融合后风速数据作为预测模型的输入；步骤四，对训练集X中风速数据分段；步骤五，建立风速与功率的回归模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106451541B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201610926917.3
申请日：2016-10-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种孤岛型微电网的能量控制方法，包括(1)获取相关数据；(2)根据相关数据预测得到短期预测发电功率、长期预测发电功率、负荷短期预测功率和负荷长期预测功率；(3)利用智能控制方法控制储能电池荷电状态阈值上限改变，并确定储能电池的运行模式。本发明同时提供了一种基于所述能量控制方法的孤岛型微电网控制系统，包括分布式发电设备、与分布式发电设备连接的储能系统、负载以及气象监测仪，所述分布式发电设备与微网控制器连接，所述微网控制器通过局域网与数据库服务器连接，数据库服务器连接于应用分析设备。本发明能够有效提高微电网系统的经济运行和储能电池寿命。
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公开(公告)号：CN106503861B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201610981536.5
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于概率统计和粒子群优化的多气象源风速融合的风电功率预测方法，所述风电功率预测方法包括：步骤一，获取预设的时间范围内的风电场数据，对所述风电场数据进行预处理；其中，所述风电场数据包括风电场实发风速、实发功率和多气象源NWP风速数据；步骤二，采集风电场历史数据，统计全年风速分布，并根据风速统计规律修正所述多气象源NWP风速数据，得到修正后的风速数据；步骤三，利用PSO算法在对粒子的迭代中，通过跟踪极值来更新数据，找到种群的最优解；利用PSO算法计算多个修正后的NWP风速融合系数，以进行融合并得到较优的融合后风速数据，并采用所述融合后风速数据作为预测模型的输入；步骤四，建立风速与功率的回归模型。
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公开(公告)号：CN106503861A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610981536.5
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于概率统计和粒子群优化的多气象源风速融合的风电功率预测方法，所述风电功率预测方法包括：步骤一，获取预设的时间范围内的风电场数据，对所述风电场数据进行预处理；其中，所述风电场数据包括风电场实发风速、实发功率和多气象源NWP风速数据；步骤二，采集风电场历史数据，统计全年风速分布，并根据风速统计规律修正所述多气象源NWP风速数据，得到修正后的风速数据；步骤三，利用PSO算法在对粒子的迭代中，通过跟踪极值来更新数据，找到种群的最优解；利用PSO算法计算多个修正后的NWP风速融合系数，以进行融合并得到较优的融合后风速数据，并采用所述融合后风速数据作为预测模型的输入；步骤四，建立风速与功率的回归模型。
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公开(公告)号：CN106451541A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610926917.3
申请日：2016-10-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
CPC classification number: Y02A30/12 , H02J3/38 , H02J3/32 , H02J3/383 , H02J3/386 , H02J2003/007 , H02J2003/388
Abstract: 本发明提供了一种孤岛型微电网的能量控制方法，包括(1)获取相关数据；(2)根据相关数据预测得到短期预测发电功率、长期预测发电功率、负荷短期预测功率和负荷长期预测功率；(3)利用智能控制方法控制储能电池荷电状态阈值上限改变，并确定储能电池的运行模式。本发明同时提供了一种基于所述能量控制方法的孤岛型微电网控制系统，包括分布式发电设备、与分布式发电设备连接的储能系统、负载以及气象监测仪，所述分布式发电设备与微网控制器连接，所述微网控制器通过局域网与数据库服务器连接，数据库服务器连接于应用分析设备。本发明能够有效提高微电网系统的经济运行和储能电池寿命。
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公开(公告)号：CN106548253A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201610979574.7
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数核密度估计的风电功率预测的方法，所述方法包括：步骤一，获取预设的时间范围内历史的风电场数据，将实测风电功率数据划分为多个子区间；其中，所述风电场数据包括实测风速和实测风电功率；步骤二，统计每个子区间内的实测风电功率,并根据各个实测风速子区间内的风电功率分布，分别建立风电功率概率密度函数；步骤三，确定实测风电功率的置信区间，删除置信区间外的风电功率数据；所得置信区间内的数据就是筛选出来的建模数据；步骤四，采用S型函数拟合建模数据，建立风电功率预测模型进行预测。
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