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公开(公告)号：CN118152758A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410356482.8
申请日：2024-03-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F16/906 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于风过程划分的高铁沿线秒级极值风速预测方法、系统，该方法包括利用高铁风速秒级颗粒度显著特征点提取算法，提取高铁沿线秒级风速观测序列的初始显著特征点并去除过渡性峰值，获得最终的显著特征点集合，根据该集合将风过程进行分类，建立风过程数据库；设计相似度优化动态时间调整算法，利用该算法在风过程数据库中匹配出相似度在百分之90以上的风速观测序列，将该序列作为训练集，输入到TCN‑BiGRU预测模型中，通过贝叶斯优化算法优化预测模型参数，实现风速预测。本发明有效处理了高铁沿线秒级风信号中的复杂和非线性模式，提高了预测的准确性和适应性。
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公开(公告)号：CN108717579B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201711360446.5
申请日：2017-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种短期风电功率区间预测方法，所述方法如下：采用VMD对风电功率序列进行分解，计算分解后各子序列的样本熵，把样本熵接近的子序列重组成新的子序列，对重组后的子序列分别建立GPR模型，对风电功率序列的概率区间进行预测，最后将各个子序列的预测结果叠加获得最终的短期风电功率区间预测结果。本发明专利为短期风电功率区间预测提供了一种科学、有效的方法，具有良好的区间覆盖率以及预测准确度，较窄的区间宽度，有利于电力系统的调度和运营。
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公开(公告)号：CN105809321A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610052621.3
申请日：2016-01-26
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06Q10/06395 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及地面气象观测站采集气温数据的质量控制方法，该方法对一定区域范围内地面气象观测站数据进行采集，然后对采集的数据做基本质量控制后，根据相关系数对邻近站观测数据加权处理并利用SVM构建质量控制回归模型，最后通过对比预测值与实际值的差异大小来实现对实际值的质量控制。有益效果：通过邻近站观测数据，利用改进的支持向量机技术构建基于邻近站观测数据的非线性气象数据质量控制模型，拓展了传统多站质量控制方法，能够提高地面气象观测站数据在长期气候研究和短时预报的可靠性。
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公开(公告)号：CN106786499B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201610996743.8
申请日：2016-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进AFSA优化ELM的短期风电功率预测方法，包括以下步骤，随机产生人工鱼初始群体，将极限学习机网络的权值和阈值作为人工鱼群的位置向量，由极限学习机的均方根误差函数确定人工鱼群的食物浓度，由改进人工鱼群方法求得最优位置向量，并将次位置向量作为极限学习机网络的初始权值和阈值，在用于短期风电功率的预测。本发明在短期风电功率预测中具有收敛速度快，泛化能力强，预测精度高的特点，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106374465B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610991088.7
申请日：2016-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于GSA‑LSSVM模型的短期风电功率预测方法，通过将复杂的原始风速功率数据通过风速爬坡坡度合理的分为三类，弥补了模型计算量过大的缺点，同时分类后的数据特征性更强，更能体现风速到功率的转化关系，改善导致同一风速对应不同功率的现象，同时改进的GSA一定程度上改善了传统GSA方法易陷入局部最小值的缺点，从而提高风电场短期功率预测的准确性，弥补了目前预测方法不能取得较优的泛化能力、单一模型无法解释风速到功率的复杂转化关系、未将风速骤然变化考虑到预测模型等缺点，提高了风电场对实际发电功率实时预测的准确性，具有良好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108717579A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201711360446.5
申请日：2017-12-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种短期风电功率区间预测方法，所述方法如下：采用VMD对风电功率序列进行分解，计算分解后各子序列的样本熵，把样本熵接近的子序列重组成新的子序列，对重组后的子序列分别建立GPR模型，对风电功率序列的概率区间进行预测，最后将各个子序列的预测结果叠加获得最终的短期风电功率区间预测结果。本发明为短期风电功率区间预测提供了一种科学、有效的方法，具有良好的区间覆盖率以及预测准确度，较窄的区间宽度，有利于电力系统的调度和运营。
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公开(公告)号：CN106786499A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201610996743.8
申请日：2016-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进AFSA优化ELM的短期风电功率预测方法，包括以下步骤，随机产生人工鱼初始群体，将极限学习机网络的权值和阈值作为人工鱼群的位置向量，由极限学习机的均方根误差函数确定人工鱼群的食物浓度，由改进人工鱼群方法求得最优位置向量，并将次位置向量作为极限学习机网络的初始权值和阈值，在用于短期风电功率的预测。本发明在短期风电功率预测中具有收敛速度快，泛化能力强，预测精度高的特点，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106374465A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610991088.7
申请日：2016-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/00 , H02J2003/003 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于GSA-LSSVM模型的短期风电功率预测方法，通过将复杂的原始风速功率数据通过风速爬坡坡度合理的分为三类，弥补了模型计算量过大的缺点，同时分类后的数据特征性更强，更能体现风速到功率的转化关系，改善导致同一风速对应不同功率的现象，同时改进的GSA一定程度上改善了传统GSA方法易陷入局部最小值的缺点，从而提高风电场短期功率预测的准确性，弥补了目前预测方法不能取得较优的泛化能力、单一模型无法解释风速到功率的复杂转化关系、未将风速骤然变化考虑到预测模型等缺点，提高了风电场对实际发电功率实时预测的准确性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110738253A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910971600.5
申请日：2019-10-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FCM和AFSA-Elman的短期风电功率预测方法，涉及风电功率预测领域，包括以下步骤：对风场历史数据进行清洗与标准化处理；初次选择聚类模型的输入向量，采用模糊C聚类算法对风机样本进行训练，选择出合适的分群指标；根据分群指标构建新的输入集，再次用FCM对其进行训练，得到不同机群的划分结果；将聚类的各类机群采用风机容量加权聚合的方法得到各机群等值机组的参数值，此参数值即可表征对应的机群；根据等值参数，建立不同机群的AFSA-Elman预测模型，即可得到不同机群的预测结果；将各机群预测的功率进行容量加权，即可达到整个风电场的总预测功率。达到了避免电力系统“维数灾”的发生，准确有效地预测短期风电功率的效果。
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公开(公告)号：CN106920013A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710152515.7
申请日：2017-03-15
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06395
Abstract: 本发明公开了一种地面气温观测资料的质量控制方法，首先对目标区域内气象观测站的气温数据进行采集，其次求解实验变异函数值并利用提出的反正切函数对其进行拟合，然后通过克里金方程组求解各邻近观测站对目标观测站的权重，进而利用梯度克里金法对各气象观测站的气温值进行估计并对其精度进行评价，最后对气温估计值与原始观测值进行阈值检验，从而判断数据是否有误并对其进行修正。本发明解决了现有质量控制方法对邻近观测站空间分布、气温空间相关性及其变异性以及地形对气温影响考虑不足的问题。
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