“温晗秋子”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果19个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]新能源系统中设备的健康状态预测方法及装置-CN202310226474.7在审
发明人：张燧;任立兵;王青天;黄思皖;刘旭亮;温晗秋子;伊然;杨紫阳;王芸靖;郑子辰;刘雅欣 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提出一种新能源系统中设备的健康状态预测方法及装置，方法包括：对新能源系统的目标设备进行监测，以获取目标设备在目标时刻的运行数据；对运行数据进行特征提取，以得到目标特征；采用经过训练的健康状态预测模型对目标特征进行健康状态的预测，以获取在目标时刻目标设备所属的目标健康状态。由此，可以基于深度学习技术，实现对新能源系统中设备的健康状态的自动识别。
新能源系统设备健康状态预测方法装置

[发明专利]风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310362198.7在审
发明人：刘雅欣;王青天;温晗秋子;任立兵;王芸靖;李小翔;张燧;葛戈;郑子辰;王一妹 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本公开提出了一种风电功率预测方法、装置，涉及风电功率预测技术领域，该方法包括：获取目标区域内所有风电机组的历史运行数据，并对历史运行数据进行预处理以获取处理后的目标运行数据；基于物理预测模型对目标运行数据进行处理，以获取第一预测数据；以及基于混合深度学习模型对目标运行数据进行处理，以获取第二预测数据；获取物理预测模型的第一权重和混合深度学习模型的第二权重，并基于第一权重和第二权重对第一预测数据和第二预测数据进行融合，以获取目标预测数据。通过将物理预测模型和混合深度学习模型的输出结果进行加权融合，相较于当前技术，可以同时兼顾基于数据驱动预测和物理机理预测的优点，提升风电功率预测的鲁棒性和准确性。
电功率预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]风场功率预测方法、装置及电子设备-CN202310254405.7在审
发明人：王青天;温晗秋子;刘雅欣;王芸靖;张燧;黄思皖;王一妹 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种风场功率预测方法、装置及电子设备，其中，方法包括：通过获取历史时段风场中至少一个机组的运行数据、参数数据和气象数据，其中，参数数据包括机组经纬度参数、海拔高度参数、机组标识参数和时间参数，实现对各机组的运行数据、参数数据和气象数据进行融合重构，以得到机组矩阵，从而采用预测模型，基于机组矩阵，预测目标时段的风场功率。由此，可实现在将风场看作整体进行风场功率预测的同时，综合考虑每台机组的运行特征、气象特征与不同机组之间的时空关联，进一步提高风场功率预测的准确性。
功率预测方法装置电子设备

[发明专利]风电功率曲线的异常数据处理方法、装置及电子设备-CN202310254480.3在审
发明人：王芸靖;任立兵;温晗秋子;王青天;刘雅欣;钟明;安娜;杨宁;王春森 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本公开提出一种风电功率曲线的异常数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取初始风电功率数据，对初始风电功率数据进行滑差值计算处理，以去除多个风电功率数据点中的第一异常数据点，得到第一风电功率数据，对第一风电功率数据进行四分位数计算处理，以去除第一风电功率数据中的第二异常数据点，得到第二风电功率数据，对第二风电功率数据进行密度聚类处理，以去除第二风电功率数据中的第三异常数据点，得到目标风电功率数据。通过本公开，能够联合滑差法、四分位法和密度聚类处理去除风电功率数据中的异常数据，有效提升异常数据数据清洗的彻底性和全面性，提升数据清洗效果，辅助提升后续利用风电功率数据开展工作的准确性。
电功率曲线异常数据处理方法装置电子设备

[发明专利]并行的多步风功率预测方法及装置-CN202310259340.5在审
发明人：王青天;黄思皖;温晗秋子;刘雅欣;王芸靖;张燧;王一妹 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种并行的多步风功率预测方法及装置，其中，方法包括：通过获取历史时段的机组运行数据和气象数据，实现根据历史时段的机组运行数据和气象数据，确定输入矩阵，从而将输入矩阵分别输入至至少一个预测时间分段的预测模型，以得到各预测时间分段的功率预测结果，其中，预测时间分段是基于预测时段确定的，进而将各预测时间分段的功率预测结果汇总，以得到预测时段的目标功率预测结果。由此，可实现将预测时段进行分段，得到至少一个预测时间分段，从而每个预测时间分段对应一个预测模型，不同预测时间分段的预测模型提取不同的数据特征，有效提高了预测的准确性。
并行多步风功率预测方法装置

[发明专利]基于深度学习的超短时风速预测方法、系统、装置及介质-CN202310034532.6在审
发明人：王青天;刘雅欣;张燧;温晗秋子;王芸靖;黄思皖 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的超短时风速预测方法、系统、装置及介质，包括：获取机组数据与气象数据，并以季节差异对机组数据和气象数据进行划分，得到不同季节的数据集；对机组数据进行划分，获取不同工况，对不同工况和不同季节的数据集进行数据抽样；得到测试集和训练集；基于根据机组数据与气象数据的不同特性构建不同的网络结构，并进行特征融合搭建最终的网络结构；基于训练集和测试集对最终的网络结构进行训练，确定最优模型；对待预测数据进行划分并输入至最优模型，得到风速预测结果。本发明能够对极端风况进行提前控制，减少风电机组在极端风况下的载荷冲击，降低风电机组的运行风险，提高风电机组运行时间，延长风电机组使用寿命。
基于深度学习超短时风预测方法系统装置介质

[发明专利]基于CEEMD和CNN-LSTM模型的超短期风电功率预测方法及装置-CN202310074365.8在审
发明人：王芸靖;任立兵;温晗秋子;王青天;刘雅欣;王一妹 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于CEEMD和CNN‑LSTM模型的超短期风电功率预测方法及装置，涉及风力发电领域，包括：获取风电场的风电功率数据，对风电功率数据进行预处理，确定风电功率时间序列，其中，预处理包括缺失值的补齐、异常点的剔除以及归一化处理；根据互补集合经验模态分解CEEMD对风电功率时间序列进行分解，确定固有模态平均分量；根据CNN‑LSTM模型对固有模态平均分量与观测数据进行特征提取和预测，输出预测值；将预测值进行叠加，确定预测结果。本申请通过采用CEEMD对风电功率时间序列进行模态分解，再运用CNN－LSTM模型对分解后的各个风电功率时间序列进行特征提取和预测，解决了EMD分解方法模态混叠的问题及EEMD重构误差大的问题，提高模型的准确率和预测效率。
基于 ceemd cnn lstm 模型短期电功率预测方法装置

[发明专利]一种利用人工智能预报冬季降水相态的方法-CN202210158802.X有效
发明人： 温晗秋子;张烺;张平文 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用人工智能预报冬季降水相态的方法，包括基于降水相态变化的物理机制选择大气温度、湿度、风速和垂直速度在500‑100hpa间的16个气压层的廓线数据及地表2m气温、露点温度和地表气压以及地形信息作为预报特征变量；对0‑99类天气现象观测数据打标签，形成三类降水相态标注；利用lightGBM框架和训练数据集训练预报模型，利用验证数据集和对应的特征数据对预报模型进行检验和优化参数，得到降水相态预报模型并存为MLPT；利用MLPT算法、输入预报特征变量数据，得到站点降水相态预报。本发明通过利用当前时刻的特征变量对6小时后的降水相态进行智能预报，与数值预报模式和同类型人工智能算法的降水相态客观预报方法相比提高了预报准确率和时效。
一种利用人工智能预报冬季降水相态方法

[发明专利]风储联合系统调频容量的确定方法、装置及电子设备-CN202310186480.4在审
发明人：刘雅欣;温晗秋子;任立兵;王青天;张燧;李小翔;葛戈;郑子辰;王芸靖;钟明;安娜;杨宁;王春森 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本申请公开了一种风储联合系统调频容量的确定方法、装置及电子设备，该方法包括：获取风电场的弃风电量，根据弃风电量构建风储联合系统的储能配置优化模型；对储能配置优化模型进行求解，以获取风储联合系统的目标储能容量和目标储能功率；根据风电功率预测模型，获取风电功率的概率区间预测结果；获取储能系统的运行策略，基于运行策略、目标储能容量、目标储能功率和概率区间预测结果，确定风储联合系统的调频容量。由此，本申请可以充分发挥风电系统和储能系统互补的特性，充分考虑风电系统和储能系统的多种信息，提高了确定风储联合系统的调频容量的精度，提高了风储联合系统的调频容量以及性能，提高风储联合系统的收益。
联合系统调频容量确定方法装置电子设备

[发明专利]基于图注意力机制的风电场发电功率预测方法及装置-CN202310173643.5在审
发明人：郑子辰;任立兵;李小翔;温晗秋子;邸智;钟明;安娜;杨宁;王春森 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请提出一种基于图注意力机制的风电场发电功率预测方法及装置，涉及风力发电技术领域，其中，方法包括：确定当前涡轮机和当前涡轮机的上游邻居；确定预先构建的风电场网络有向图，根据网络有向图和上游邻居获取当前涡轮机的特征信息；根据距离特征和夹角特征，获取当前涡轮机的第一节点表示和上游邻居的第二节点表示；根据第一节点表示，第二节点表示与预设的图注意力GAT网络模型，获得当前涡轮机的第三节点表示；根据第三节点表示与预设的全连接神经网络MLP模型，获得当前涡轮机的预测功率。本申请利用图注意力机制，为对当前涡轮机有影响的上游邻居分配不同权重，预测当前涡轮机的功率，在一定程度上解决尾流效应带来的功率预测不准确的问题。
基于注意力机制电场发电功率预测方法装置

[发明专利]维修时间的确定方法、装置、电子设备和介质-CN202310114457.4在审
发明人：张燧;任立兵;王青天;黄思皖;刘雅欣;郑子辰;葛戈;杨紫阳;王芸靖;温晗秋子;伊然 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种维修时间的确定方法、装置、电子设备和介质，方法包括：获取目标对象的损耗环境，其中，损耗环境包括目标对象的至少一个损耗场景；获取目标对象在损耗场景下的损耗率，并基于损耗率以及损耗场景下目标对象的损耗时长，确定目标对象的损耗程度参数；基于损耗时长以及对应的损耗程度参数，获取目标对象的维修成本，并基于维修成本确定目标对象的目标维修时间。本申请中，实现了在目标对象出现损坏之前的及时维修，提高了目标对象的维修时效性，基于维修成本确定目标维修时间，实现了对维修成本的优化，进而降低了目标对象的应用系统的日常维护成本，优化了目标对象的应用系统的运行稳定性。
维修时间确定方法装置电子设备介质

[发明专利]一种光伏功率组合预测方法、装置、设备及介质-CN202310182205.5在审
发明人：刘雅欣;王青天;张燧;李小翔;温晗秋子;王芸靖;王一妹 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于光伏发电技术领域，具体涉及一种光伏功率组合预测方法、装置、设备及介质，本发明光伏功率组合预测方法采用基于相似时刻选取的WOA‑Attention‑BiLSTM预测模型充分挖掘了时间序列信息，利用K‑means方法和KELM‑PSO模型的结合更为有效地发挥了光伏功率的空间相关性，并采用基于GIOWA的变权值组合预测方法更深层次地认识和更细致地学习模型，最终较为精确地预测了光伏功率。
一种功率组合预测方法装置设备介质

[发明专利]风场功率预测方法及装置-CN202310117719.2在审
发明人：王青天;温晗秋子;刘雅欣;王芸靖;张燧;黄思皖;王一妹 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开涉及一种风场功率预测方法及装置，通过获取风场功率数据，其中，风场功率数据包括：功率预测数据和功率修正数据；将功率预测数据输入至功率预测模型，得到第一功率预测结果；根据功率修正数据以及机组运行状态，对第一功率预测结果进行修正得到至少一个功率修正结果；将第一功率预测结果和至少一个功率修正结果相乘，得到目标功率预测结果。由此，在功率预测模型的基础上，结合机组运行状态对功率预测结果进行修正，从而提高功率预测结果的准确性。
功率预测方法装置

[发明专利]一种基于元学习训练的现货市场日前电价确定方法及系统-CN202211448440.4在审
发明人：黄思皖;温晗秋子;韦玮;王青天;张燧;邸智;刘雅欣;郑子辰;葛戈;史鉴恒;杨紫阳;王芸靖;王宝岳;伊然 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明提出一种基于元学习训练的现货市场日前电价确定方法及系统，该方法包括获取历史市场披露数据和历史电价以构建训练数据集，利用滑动窗口对训练数据集进行分解获得多个训练任务数据集；构建价格计算模型，价格计算模型采用长短期记忆网络算法模型；采用元学习训练，利用所有训练任务数据集对长短期记忆网络算法模型的参数进行训练，获得训练好的价格计算模型；获取现货市场披露数据，现货市场披露数据的数据类型与历史市场披露数据的数据类型一致；将现货市场披露数据输入训练好的价格计算模型，输出日前电价计算结果。根据本发明的方法，提高了电价预测计算的准确性和经济性。
一种基于学习训练现货市场日前电价确定方法系统

[发明专利]一种CNN+GRU融合的超短时风速预测方法及系统-CN202211407115.3在审
发明人：王青天;刘雅欣;张燧;温晗秋子;王芸靖;黄思皖 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种CNN+GRU融合的超短时风速预测方法及系统，S1，获取机组运行数据和气象数据；S2，进行建模数据准备，数据准备包括机组数据准备、气象数据准备和趋势特征提取；机组数据准备包括目标机组数据重构与临近机组甄选；S3，根据准备好的数据构建临近机组CNN模块、目标机组CNN模块、气象GRU模块和趋势特征GRU模块，将四个模块进行特征融合，并进行模型训练与参数优化；S4，采用训练好的最优模型对待预测数据进行预测，得到风速预测结果。结合机组运行数据的特点与气象数据的特性，实现风电机组超短时风速预测功能。
一种 cnn gru 融合超短时风预测方法系统

1
2
下一页»
尾页
共 19 条