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[发明专利]一种基于VMD和IWOA-F-GRU模型的风电功率区间预测方法-CN202211283487.X在审
发明人：张德望;池成全;陈智耿 -专利权人：海南师范大学
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于风电功率预测方法，具体涉及一种基于VMD和IWOA‑F‑GRU模型的风电功率区间预测方法，该方法包括：采用VMD算法对风电功率数据进行分解；建立用于风电预测的F‑GRU网络模型；将分解后的风电数据输入F‑GRU网络模型进行训练，其中训练过程中，采用IWOA算法对F‑GRU网络模型进行优化得到优化后的F‑GRU网络模型；采用优化后的F‑GRU网络模型对需要预测的风电数据输进行风电功率区间预测。解决现有的方法无法有效处理风电功率数据，导致风电功率区间预测不可靠的问题，预测结果精度高。
一种基于 vmd iwoa gru 模型电功率区间预测方法

[发明专利]一种光储系统功率分配的鲁棒优化方法-CN201910759310.4有效
发明人：谢云云;谷志强;郭伟清;黄详淇;刘琳;李德正;杨正婷;殷明慧;卜京;张俊芳 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种光储系统功率分配的鲁棒优化方法，建立光储系统在能量和调频市场的确定性功率分配模型；考虑光伏出力和能量市场价格的不确定性，将确定性功率分配模型转化为双层鲁棒优化模型；采用对偶定理将双层鲁棒优化模型转化为单层鲁棒优化模型；求解单层鲁棒优化模型，得到光伏发电分配在能量和调频市场的功率，以及储能系统分配在能量和调频市场的功率，确定光储系统在能量和调频市场功率分配的最优方案。
一种系统功率分配优化方法

[发明专利]一种风功率的预测方法、装置及电子设备-CN201910543164.1在审
发明人：曹有为;王洪生;武晓红;高桂英;刘海涛;闫双红;侯瑞 -专利权人：内蒙古电力（集团）有限责任公司培训中心;内蒙古电力集团综合能源有限责任公司
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种风功率的预测方法、装置及电子设备，获取风电场的历史功率数据以及当前时刻的风电场环境信息；所述历史功率数据包括历史的风电场环境信息和风功率值；将所述历史功率数据中下一时刻的风功率值替换上一时刻的风功率值，得到初始测试数据；对所述初始测试数据进行异常数据修正操作，得到测试数据；基于所述测试数据，训练得到用于进行风功率短时预测的功率预测模型；基于当前时刻的风电场环境信息以及所述功率预测模型，得到短时预测的风功率值本发明中可以基于风电场的历史功率数据得到的测试数据，训练得到用于进行风功率短时预测的功率预测模型，进而使用该功率预测模型进行短时功率预测。
风功率风电场功率预测模型历史功率预测测试数据环境信息装置及电子设备初始测试数据短时功率数据包括异常数据替换修正

[发明专利]短期风电功率的预测方法和设备-CN201710292999.5在审
发明人：郑德化;约尔丹诺斯·卡萨·赛穆瑞;魏丹 -专利权人：北京天诚同创电气有限公司
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种短期风电功率的预测方法和设备，所述预测方法包括获取关于风力发电机组的历史气象数据和历史功率数据；利用所述历史气象数据和历史功率数据来对ANFIS模型进行训练，其中，在训练过程中，将所述历史气象数据作为ANFIS模型的输入，将所述历史功率数据作为ANFIS模型的输出；获取未来预定时间段内的气象数据；将未来预定时间段内的气象数据输入到训练后的ANFIS模型中，输出所述未来预定时间段内的风力发电机组的输出功率本发明利用历史气象数据和历史功率数据来训练ANFIS模型，通过训练后的ANFIS模型可对风力发电机组的风电功率进行准确地预测。
短期电功率预测方法设备

[发明专利]光伏发电功率短期预测方法、系统、设备及存储介质-CN202310580304.9在审
发明人：孟庆霖;程泽;王议锋;许良;王瑞;刘东;药炜;赵金;刘春雨;孙继科;孙京生;王一;陈浩;肖茂祥;孙宝平 -专利权人：国网天津市电力公司营销服务中心;国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏发电功率短期预测方法、系统、设备及存储介质，涉及光伏发电功率预测领域，所述方法包括：获取光伏电场的光伏发电功率及同时刻气象因素数据，并分为训练集与测试集，将训练集输入IBES‑LSSVM进行训练；构建IBES‑LSSVM模型；训练过程包括IBES模型及LSSVM预测模型；对训练后的IBES‑LSSVM模型开展性能评价，确定参数最优的光伏发电功率短期预测模型；将待预测光伏发电功率数据相关的气象因素数据的输入IBES‑LSSVM模型，输出光伏发电功率预测结果。本发明能对光伏发电功率进行短期预测，可以保障电网在光伏并网情况下的稳定运行。
发电功率短期预测方法系统设备存储介质

[发明专利]一种负荷电压-功率耦合特性模型的在线建模方法-CN202211472683.1在审
发明人：徐箭;谢博宇;廖思阳;柯德平;孙元章 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种负荷电压‑功率耦合特性模型的在线建模方法，包括以下步骤：首先设计了面向稳态与暂态控制应用的两种调节特性模型结构；然后，当模型参数需要更新时，利用调压装置对馈线施加时域小幅值、频域宽频谱的电压扰动信号，在线激发馈线负荷的电压‑功率耦合特性，实时获取负荷电压‑功率耦合特性的有效数据；最后，基于试验数据，利用增广最小二乘算法对模型参数进行辨识。本发明将馈线负荷电压‑功率耦合特性从传统的静态负荷拓展到综合负荷，构建了1阶与3阶的馈线负荷电压‑功率耦合特性双模型体系，同时，采用基于广义最小二乘算法的馈线负荷电压‑功率调节特性模型参数辨识方法，实现了馈线负荷电压‑功率调节特性的全面辨识。
一种负荷电压功率耦合特性模型在线建模方法

[发明专利]功率分配方法、终端及芯片-CN202110772755.3在审
发明人：魏天才 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： H04W52/26 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种功率分配方法、终端及芯片，所述方法包括：当至少两个载波在同一时间发送信号时，确定至少两个载波的总功率阈值，以及至少两个载波中的每个载波的当前传输参数、发射功率阈值、当前数据量；根据每个载波的当前传输参数获取每个载波对应的第一模型；其中，第一模型用于表征载波的发射功率与基站正确接收信号的概率之间的对应关系；基于每个载波对应的第一模型和当前数据量，构建第二模型；其中，第二模型用于表征基站正确接收总数据量的概率；根据总功率阈值、第二模型以及每个载波的发射功率阈值，确定每个载波对应的发射功率。
功率分配方法终端芯片

[发明专利]考虑动态尾流的风电场有功功率离线预测控制器设计方法-CN202110271257.0有效
发明人：魏善碧;王昱;余笑;王辉阳;肖勇;吴睿 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了考虑动态尾流的风电场有功功率离线预测控制器设计方法，主要涉及风电场有功功率控制技术领域；包括步骤：S1、建立风电场全场动态尾流模型；S2、基于风电场全场动态尾流模型，通过状态方程建立风电场有功功率预测模型；S3、基于风电场全场动态尾流模型，构建风电场有功功率优化模型；S4、采用PSO算法进行风电场有功功率优化求解；S5、通过CNN‑GRNN混合网络建立风电场系统状态与偏航角优化值、轴向推力系数优化值之间的映射关系；S6、构建风电场有功功率离线预测控制器；本发明能够减少风电场有功功率模型预测控制器的在线计算时间，保证控制精度。
考虑动态电场有功功率离线预测控制器设计方法

[发明专利]基于时间序列模型的光伏发电功率超短期预测方法-CN201310416832.7无效
发明人：路亮;汪宁渤;李照荣;赵龙;王有生;刘光途 -专利权人：国家电网公司;甘肃省电力公司;甘肃省电力公司风电技术中心
申请日： 2013-09-13 - 公布日： 2013-12-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列模型的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集光伏电站历史功率数据，并对历史功率数据进行归一化处理。步骤二：根据归一化后历史功率数据建立拟合方程，根据建立的拟合方程和残差方差确定模型的阶数即p和q的值；步骤三：确定；的值；步骤四：建立自回归滑动平均模型通过历史功率数据、以及拟合方程和自回归滑动平均模型方程对光伏发电功率超短期预测建立预测模型，根据预测模型和现有的数据即可达到对光伏发电功率进行短期准确预测的目的。
基于时间序列模型发电功率短期预测方法

[发明专利]分布式光伏功率智能预测方法及装置-CN202211621258.4在审
发明人：李斯陶;杨光;石刚;陈豪;喻雪莹 -专利权人：南方电网数字平台科技（广东）有限公司
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式光伏功率智能预测方法及装置，该方法包括：根据预先确定出的用于训练的所有天气类型的目标训练数据，训练预设的待训练预测模型，得到训练后预测模型，并判断训练后预测模型是否收敛，若是，则将训练后预测模型确定为目标预测模型；该目标预测模型用于预测光伏电站的未来光伏功率参数。可见，实施本发明能够训练出用于预测未来光伏功率参数的预测模型，以智能化地依据光伏电站的当前天气类型对未来光伏功率参数进行预测，这样，有利于降低天气情况对光伏功率参数造成的影响程度，进而有利于提高预测出的未来光伏功率参数，从而有利于依据未来光伏功率参数及时地对电网进行调度，使得电网能够正常运行，保障用户正常用电。
分布式功率智能预测方法装置

[发明专利]一种太阳能电池最大功率点参数求解方法-CN201710209412.X有效
发明人：汪石农;金震妮;徐杰;郑刘康;汪林 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2017-03-31 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种太阳能电池最大功率点参数求解方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：建立太阳能电池理想电路模型和一般电路模型；步骤二：计算理想电路模型下最大功率点参数；步骤三：在一般等效电路模型中，根据理想电路模型下最大功率点参数和基尔霍夫定律推导出一般等效电路模型下，最大功率点参数求解公式。本发明通过严格的理论推导建立最大功率点电压、最大功率点电流、最大功率和各个常数、参数之间的数学关系，避开了一般太阳电池模型中含指数的超越方程，变量之间关系明确，求解过程不需要迭代算法。
一种太阳能电池最大功率参数求解方法

[发明专利]一种电力系统扰动后的功率缺额预测方法-CN202010232398.7在审
发明人：陈振安;卢恒光;陈庆如 -专利权人：福建华电万安能源有限公司
申请日： 2020-03-28 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力系统扰动后的功率缺额预测方法，包括以下步骤：步骤S1:当电力系统频率降低时，利用自适应的功率缺额物理计算模型，采集相应的输入特征量；步骤S2:在实际电网中生成样本，将数据进行标准化，得到训练样本步骤S3:构建LSTM预测模型，LSTM预测模型，并将训练样本输入至预测模型进行训练学习，调整预测模型参数，得到LSTM预测功率缺额模型；步骤S4:将输入特征量标准化后输入至训练好的LSTM预测功率缺额模型进行测试，得到标准化后的功率缺额预测值；步骤S5:根据得到的标准化后的功率缺额预测值，进行反标准化处理后，得到功率缺额预测值。本发明可以快速精确的对电力系统扰动后的功率缺额进行预测，为后续自适应的低频减载控制提供指导信息。
一种电力系统扰动功率缺额预测方法

[发明专利]一种风光火耦合系统中火电机组安全性的评估方法-CN202111394871.2有效
发明人：鲁录义;陈识危;周桂平;吕旭明;王顺江;王磊;赵苑竹 -专利权人：华中科技大学;国网辽宁省电力有限公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明属于风光火耦合相关技术领域，其公开了一种风光火耦合系统中火电机组安全性的评估方法，方法包括：构建风电机组功率模型和光电机组功率模型；将风电机组功率模型、光电机组功率模型以及火电机组模型进行耦合获得功率追踪系统模型，根据功率追踪系统追踪模型获得火电机组功率；根据火电机组功率获得火电机组中汽轮机转子各轴段不同半径处温度随时间的变化关系，进而获得火电机组转子的疲劳损耗；获得风电机组和光电机组的谐波，并进行叠加作用于火电机组的轴系
一种风光耦合系统火电机组安全性评估方法

[发明专利]平抑光伏输出波动的方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201710980018.6在审
发明人：魏承志;李正红;丁晓兵;文安;徐光福;李昊;黄维芳;蒋德高;邱荣福;朱皓斌;姜淼;黄建昂 -专利权人：中国南方电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司;南京南瑞继保电气有限公司
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： H02J3/32 文献下载
摘要：一种平抑光伏输出功率波动的方法，包括以下步骤：获取光伏发电系统的最大功率点，根据光伏发电系统的最大功率点计算光伏发电系统的参考功率，分别获取预设的蓄电池的等效模型和超级电容的等效模型，根据蓄电池的等效模型和超级电容的等效模型分别构建蓄电池的控制电路模型和超级电容的控制电路模型，根据蓄电池的控制电路模型和超级电容的控制电路模型构建光伏发电系统和蓄电池、超级电容的混合系统拓扑结构模型，根据参考功率和混合系统拓扑结构模型平抑光伏发电系统输出功率波动。
蓄电池超级电容光伏发电系统等效模型控制电路光伏输出波动输出功率波动拓扑结构模型计算机设备最大功率点参考功率存储介质混合系统储能元件模型构建构建预设

[发明专利]一种基于深度学习的超短时风功率预测方法-CN201811610728.0有效
发明人：唐立新;郎劲;赵祥 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的超短时风功率预测方法，涉及风场风功率预测领域。包括：获取数据表；筛选出故障数据；搭建神经网络模型；设定神经网络参数并更新神经网络模型需要学习的参数，对神经网络模型进行训练并输出；计算模型输出值的准确率；补全数据表中缺失的参数；分割数据表中的数据并随机分配训练集与测试集比例；对数据表中的数据进行归一化预处理；搭建编码模型和译码模型并生成预测值；搭建风功率预测模型的损失函数；更新风功率预测模型需要学习的参数，对模型进行训练并输出测试误差最小的模型。本方法能够解决风功率的不确定性，降低由于风电随机性导致的上报预测误差，提高风功率预测的准确性，使电力系统更平稳经济调度。
一种基于深度学习超短时风功率预测方法