公开(公告)号：CN117200187B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202311029087.0

申请日：2023-08-15

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 阎洁 ,  陈富豪 ,  李宇佳 ,  刘永前 ,  韩爽 ,  李莉 ,  孟航

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/214 ,  G06N3/096 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/38

Abstract: 本公开涉及一种光伏功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质。获取目标光伏电站的实时天气预报数据；利用目标光伏电站的光伏功率预测模型，对实时天气预报数据进行处理，得到目标光伏电站的目标预测光伏功率；其中，光伏功率预测模型利用源光伏电站的第一训练数据对初始模型中的自适应学习器和迁移学习器分别进行预训练，并利用第一训练数据对预训练得到的第一模型中的自适应学习器进行参数更新，以及利用目标光伏电站的第二训练数据对参数更新得到的第二模型中的自适应学习器继续进行参数微调得到，第一训练数据的数据量远远大于第二训练数据的数据量。这样，利用了适用于目标光伏电站的模型进行光伏发电功率预测，从而提高预测精度。

公开(公告)号：CN119761457A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411695747.3

申请日：2024-11-25

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 阎洁 ,  陈富豪 ,  李宇佳 ,  刘永前 ,  韩爽 ,  李莉 ,  孟航

IPC: G06N3/096 ,  H02J3/00 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0442

Abstract: 本公开涉及一种发电功率预测模型训练方法、装置、设备及介质。获取源风电场的第一训练数据和目标风电场的第二训练数据，其中，源风电场的第一运行时间大于目标风电场的第二运行时间；利用第一训练数据、第二训练数据以及源风电场的预训练好的预测模型，确定对预训练好的预测模型进行微调的目标学习率；根据目标学习率和第二训练数据，对预训练好的预测模型进行微调，得到目标风电场的发电功率预测模型。由此，当面对仅能提供少量训练数据的目标风电场时，能够根据预训练好的预测模型、目标风电场少量的训练数据以及源风电场足够的训练数据，确定出适用于目标风电场的微调方法，有利于提高训练得到的发电功率预测模型的可靠性和适用性。

公开(公告)号：CN116581756B

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202310855055.X

申请日：2023-07-13

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 阎洁 ,  陈富豪 ,  刘永前 ,  韩爽 ,  李莉 ,  孟航

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214

Abstract: 本公开涉及一种风电功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质。获取目标风电场的实时天气预报数据；利用预先训练的风电功率预测模型，对实时天气预报数据进行处理，得到目标风电场的实时风电功率预测数据；风电功率预测模型首先利用已运行时间较长的源风电场的第二训练数据确定目标风电场的风电功率预测元模型，然后利用目标风电场的第一训练数据来微调风电功率预测元模型。这样，训练好的风电功率预测模型能够很好的适应目标风电场的风电功率预测，从而保证目标风电场的风电功率预测结果的准确性。

公开(公告)号：CN117200187A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311029087.0

申请日：2023-08-15

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 阎洁 ,  陈富豪 ,  李宇佳 ,  刘永前 ,  韩爽 ,  李莉 ,  孟航

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/214 ,  G06N3/096 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/38

Abstract: 本公开涉及一种光伏功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质。获取目标光伏电站的实时天气预报数据；利用目标光伏电站的光伏功率预测模型，对实时天气预报数据进行处理，得到目标光伏电站的目标预测光伏功率；其中，光伏功率预测模型利用源光伏电站的第一训练数据对初始模型中的自适应学习器和迁移学习器分别进行预训练，并利用第一训练数据对预训练得到的第一模型中的自适应学习器进行参数更新，以及利用目标光伏电站的第二训练数据对参数更新得到的第二模型中的自适应学习器继续进行参数微调得到，第一训练数据的数据量远远大于第二训练数据的数据量。这样，利用了适用于目标光伏电站的模型进行光伏发电功率预测，从而提高预测精度。

公开(公告)号：CN116581756A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310855055.X

申请日：2023-07-13

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 阎洁 ,  陈富豪 ,  刘永前 ,  韩爽 ,  李莉 ,  孟航

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214

Abstract: 本公开涉及一种风电功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质。获取目标风电场的实时天气预报数据；利用预先训练的风电功率预测模型，对实时天气预报数据进行处理，得到目标风电场的实时风电功率预测数据；风电功率预测模型首先利用已运行时间较长的源风电场的第二训练数据确定目标风电场的风电功率预测元模型，然后利用目标风电场的第一训练数据来微调风电功率预测元模型。这样，训练好的风电功率预测模型能够很好的适应目标风电场的风电功率预测，从而保证目标风电场的风电功率预测结果的准确性。

公开(公告)号：CN116388148A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202211635357.8

申请日：2022-12-19

Applicant: 华北电力大学 ,  中国长江三峡集团有限公司

Inventor： 阎洁 ,  乐波 ,  陈富豪 ,  翟然 ,  刘永前 ,  张皓 ,  韩爽 ,  刘瑞阔 ,  李莉 ,  王罗 ,  孟航 ,  李乐颖

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  G01W1/10 ,  G06F30/27

Abstract: 本公开涉及一种功率预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待预测风电场在未来中期时间段内的预测天气预报数据；利用预先训练的风电功率预测模型，对预测天气预报数据进行多层特征提取处理、依赖矫正处理以及特征转换处理，得到待预测风电场在未来中期时间段内的预测风电功率。通过上述方式，可以利用风电功率预测模型，挖掘不同时刻对应的预测天气预报数据之间的依赖性以及对当前时刻的预测天气预报数据进行矫正，提高了未来中期时间段内各个时刻的预测天气预报数据的准确性，进而提高了风电中期预测功率的准确性，最终能够对电力系统给出有效的指导。

公开(公告)号：CN120046752A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202311599998.7

申请日：2023-11-27

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 阎洁 ,  陈富豪 ,  李宇佳 ,  刘永前 ,  韩爽 ,  李莉 ,  孟航

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/06

Abstract: 本公开涉及一种爬坡功率预测模型训练方法、装置、设备及介质。获取参考风电场的源域训练数据和目标域训练数据，其中，源域训练数据是包含多种天气事件的训练数据，目标域训练数据是包含爬坡事件的训练数据；基于源域训练数据对原始预测模型进行预训练，得到预训练好的预测模型；根据目标域训练数据，对预训练好的预测模型进行微调，得到参考风电场的爬坡功率预测模型。由于爬坡事件下的训练样本与常规天气下的训练样本间存在特征共性与差异性，该方法采用知识迁移的手段，先利用充足的训练数据进行预训练，再利用有限的爬坡事件对模型的参数进行微调，既能保证爬坡功率预测模型的可靠性，又能实现对爬坡事件特性的有效适应。