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[发明专利]基于簇类的风电出力波动区间预测方法、装置及存储介质-CN202010754486.3有效
发明人：卢斯煜;周保荣;姚文峰 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于簇类的风电出力波动区间预测方法，包括：对风电出力序列进行划分，得到若干个划分区间；对所述划分区间内的风电相对出力进行聚类划分，得到若干个风电出力簇类；建立所述风电出力簇类与未来时间段的风电波动区间的对应关系；对所述风电出力簇类对应的未来时间段的风电波动量进行概率统计和拟合，得到风电波动概率模型；对各簇类在各预测步长下的风电波动概率模型进行置信度的波动量统计，得到各簇类下各步长的波动区间预测情况。本发明公开的一种基于簇类的风电出力波动区间预测方法，能够提高风电出力波动区间预测的准确性，准确地反映风电功率波动特性。本发明还公开了一种装置和存储介质。
基于出力波动区间预测方法装置存储介质

[发明专利]一种基于高斯函数的风电功率波动聚类方法及系统-CN201711229308.3在审
发明人：车建峰;王勃;冯双磊;刘纯;王伟胜;窦金利;杨红英;张菲;靳双龙;王铮;赵艳青;姜文玲;胡菊;马振强 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网公司;国网山东省电力公司青岛供电公司
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高斯函数的风电功率波动聚类方法及系统，所述方法包括：根据历史风电有功功率序列的极值确定历史风电有功功率序列的风电功率波动；利用高斯函数获取所述历史风电有功功率序列的风电功率波动的波动参数集合；根据所述波动参数集合对历史风电有功功率序列的风电功率波动进行聚类；本申请通过滤波处理后的历史风电有功功率序列确定相应的风电功率波动，并基于风电功率波动的参数集合实现对风电功率波动的聚类，不仅降低了计算复杂度，提高了风电功率波动聚类的效率，同时有助于提高后期风电领域计算应用的精确度。
风电功率波动风电有功功率聚类高斯函数波动参数集合计算复杂度参数集合计算应用滤波处理序列确定申请

[发明专利]利用AP聚类-跳转持续改进MC的风电出力模拟生成方法-CN202110710544.7有效
发明人：肖白;李梦雪;董凌;杨森林;苟晓侃;王学斌;王茂春;杨洪志 -专利权人：东北电力大学;国网青海省电力公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种利用AP聚类‑跳转持续改进MC的风电出力模拟生成方法，其特点是，对历史风电出力数据进行AP聚类，分别建立聚类后风电出力的状态转移矩阵，并将其转化为状态跳转矩阵；基于马尔科夫链形成满足状态跳转特性的风电出力状态跳转序列；依据风电出力状态持续时间特性，采用核密度估计拟合风电出力状态持续时间分布直方图，抽样确定状态跳转序列中每个状态的持续时间，得到风电出力状态时间序列；风电出力波动量概率密度分布采用混合高斯分布进行拟合，且在模拟生成风电出力的过程中叠加符合混合高斯分布的波动分量，以保证风电出力的波动特性；基于类间转移矩阵模拟生成风电出力时间序列。
利用 ap 聚类跳转持续改进 mc 出力模拟生成方法

[发明专利]一种风力发电-负荷实时协调消纳弃风的评估测算方法-CN201610264085.3有效
发明人：王振宇;许朝阳;李俊;邱泽晶;李晓辉;杨列銮;梁琛;郑伟;智勇;拜润卿;梁福波;倪赛赛 -专利权人：国网电力科学研究院;南瑞（武汉）电气设备与工程能效测评中心;国网甘肃省电力公司;国家电网公司
申请日： 2016-04-26 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种风力发电‑负荷实时协调消纳弃风的评估测算方法，根据计划类用电负荷消纳评估指标集和直接控制类用电负荷的消纳评估指标集进行风力发电‑负荷实时协调消纳弃风的评估测算；计划类用电负荷消纳评估指标集包括计划消纳电量、有效消纳风电增量、风电电源违约超发电量、风电电源违约不足电量、用电负荷用电增量、用电负荷违约超用电量、用电负荷违约不足电量、计划类消纳完成率；所述直接控制类用电负荷的消纳评估指标集包括直接控制类有效消纳风电增量、用电负荷消纳部分用电量、直接控制类消纳转化率。以解决协调系统参与方风力发电与用电负荷间对消纳弃风的贡献‑成本‑收益评估问题。
用电负荷评估指标集风力发电电量风电电源测算用电量风电评估收益评估协调系统协调参与方发电量

[发明专利]基于风电天气分型特征选择的风电功率预测方法-CN201810480398.1有效
发明人：秦亮;熊音笛;王庆;刘开培;邓长虹;李明月;王放;蒲清昕;石维盛 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-05-18 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于风电天气分型特征选择的风电功率预测方法，具体步骤包括：以历史数据集中的测风塔10m风速筛选数值天气预报风电天气样本段；对筛选样本段进行聚类，将风电天气划分为n类，未筛选的样本段作为第n+1类；对各类天气的输入特征分别进行选择，将W维特征降低到di(i＝1,2,…,n+1)维，di是第i类天气筛选得到的特征数；建立n+1类风电天气下的风电功率预测模型；识别未来24h各段风电天气类型，并分别将各类风电天气关联的di(i＝1,2,…,n+1)维特征作为预测输入，进行风电功率预测本发明对不同持续时长的风电天气进行分型，采用以数据驱动的特征选择方法，发现不同天气背景下风机出力的关联天气特征并分别建立风电功率预测模型，有效提高了预测精度和效率。
基于天气特征选择电功率预测方法

[发明专利]风电-负荷场景的极限传输功率的计算方法-CN201810800851.2有效
发明人：陈谦;张全明;胥威汀;王云玲;唐权;李婷;沈力;刘莹;欧阳雪彤;李奥 -专利权人：国网四川省电力公司经济技术研究院
申请日： 2018-07-20 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种风电‑负荷场景的极限传输功率的计算方法，其包括获取在线的风电‑负荷、存储的所有场景簇及每个场景簇的聚类中心；采用滤波式特征选择算法提取风电‑负荷的所有运行特征参数中与极限传输功率相关的相关运行特征参数；计算风电‑负荷与每个场景簇的聚类中心的距离，并将距离风电‑负荷场景最近的聚类中心所在的场景簇作为风电‑负荷的归属场景；根据所述归属场景，获取与其对应场景簇的极限传输功率模型；根据提取的相关运行特征参数和极限传输功率模型计算风电
负荷场景极限传输功率计算方法

[发明专利]一种风电和光伏出力场景的缩减方法及系统-CN202210703498.2在审
发明人：曹文思;王硕;赵李星;李朝辉;李继方;陈建明;朱雪凌 -专利权人：华北水利水电大学
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明涉及电网调度技术领域，特别是涉及一种风电和光伏出力场景的缩减方法及系统，方法包括：获取历史风速数据集和历史光照强度数据集；基于拉丁超立方抽样法对所述历史风速数据集和所述历史光照强度数据集进行抽样，得到若干组风电出力场景集和若干组光伏出力场景集；基于PAM聚类法对每组所述风电出力场景集和每组所述光伏出力场景集进行聚类，得到若干组风电聚类中心集和若干组光伏聚类中心集；基于若干组所述风电聚类中心集和若干组所述光伏聚类中心集得到最优风电出力场景集和最优光伏出力场景集
一种出力场景缩减方法系统

[发明专利]一种基于改进K-means算法的多特征量指标下风电典型场景构建方法及系统-CN202210916755.0在审
发明人：刘艳章;陈宁;朱凌志;张磊;吴林林;孙荣富;姜达军;钱敏慧;王湘艳;马炯;唐冰婕;彭佩佩 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网冀北电力有限公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进K‑means算法的多特征量指标下风电典型场景构建方法，包括如下步骤：根据选取的画风电波动特性的特征指标，建立具有风电多特征量的样本集；基于K‑means聚类算法的改进，对所述样本集进行聚类分析，并依据聚类有效性指标对各聚类结果进行寻优，找出样本集的最优聚类结果；根据最优聚类结果，结合疏密程度和最大最小距离原则获得各类簇的初始聚类中心；采用改进的K‑means聚类算法对风电出力场景进行聚类分析，以实现风电出力场景缩减，构建出风电出力典型场景。本发明较于传统的K‑means聚类算法，减小了聚类中心的随机性与聚类数设定盲目性，提高了风力发电聚类的准确性，为实际制定高比例风力发电接入电网的运行规划与发展提供参考。
一种基于改进 means 算法特征指标下风典型场景构建方法系统

[发明专利]一种光热-光伏-风电联合出力概率建模方法-CN202210893519.1有效
发明人：徐敏;张中丹;崔炎;冯智慧;王涛;蔡萍;海晓燕;魏占宏;杨震 -专利权人：国网甘肃省电力公司经济技术研究院;兰州理工大学
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种光热‑光伏‑风电联合出力概率建模方法，包括：分别获取风电出力、光伏出力和光热出力的实测数据；对该实测数据进行归一化去量纲处理；对归一化处理后的实测数据进行K‑means聚类，划分聚类区域，并得到聚类区域的聚类中心和聚类初始值；根据聚类初始值，以及获取到的风电出力和光伏出力的实测数据，建立风电光伏联合出力概率模型；根据归一化处理后的光伏出力和光热出力的实测数据，建立光热光伏联合出力概率模型；根据风电光伏联合出力概率模型和光热光伏联合出力概率模型，建立光热‑光伏‑风电联合出力概率模型。该方法基于光热、光伏和风电之间出力相关性和互补性分析，准确建立等效的出力概率模型，提升新能源利用率。
一种光热联合出力概率建模方法

[发明专利]大型风电场拓扑规划方法及装置-CN201910280114.9有效
发明人：吴飞;唐志强;陈思 -专利权人：江苏安纳泰克能源服务有限公司
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本申请涉及一种大型风电场拓扑规划方法及装置，属于风电场工程技术领域，该方法包括：获取目标风电场中n个风电机组的机组位置；基于k均值聚类算法根据机组位置将n个风电机组聚类为k个风电组群；对于k个风电组群中的每个风电组群，基于Prim算法确定风电组群中的最小生成树，得到k个风电组群的拓扑连接方式；可以解决使用遗传算法、模糊C均值算法等规划风电场拓扑时拓扑的求解效率较低的问题；由于k均值聚类算法和Prim算法的算法简单，
大型电场拓扑规划方法装置

[发明专利]一种电网运行极端场景提取方法和系统-CN202011078388.9在审
发明人：罗魁;石文辉;屈姬贤;白宏;张占奎 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种电网运行极端场景提取方法和系统，包括：获取电网中各节点在水平年每小时风电和负荷出力的时序数据作为场景数据；对所有场景数据进行聚类，得到多个考虑时序关联性和地理分布特性的典型的风电‑负荷运行场景；基于各典型的风电‑负荷运行场景，以场景对应的聚类中心最远的场景数据作为典型的风电‑负荷运行场景对应的极端场景；本发明在考虑风电‑负荷的时序对应关系以及风电‑负荷的地理分布特性的基础上，采用聚类方法提取距离聚类中心最远的场景点作为极端场景
一种电网运行极端场景提取方法系统

[发明专利]监测风电机组状态的方法及系统-CN201611049881.1有效
发明人：娄建楼;曹慧;潘峰;肖继哲;曲朝阳 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2016-11-24 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： F03D17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种用于监测风电机组异常状态的方法。该方法包括：对风电数据进行离散化预处理，以生成排序的数据集，该排序的数据集包括根据所述风电数据的属性划分的多个区间；将排序的数据集存储为频繁模式树的形式；遍历频繁模式树以查找最大子空间集；利用多维聚类方法将最大子空间集中的风电数据划分为多个聚类簇；以及将多个聚类簇划分为正常簇和异常簇，以监测所述风电机组的状态。通过本发明的方法，可以对包括多维属性的风电数据的异常点进行挖掘，具有较高的异常状态识别率。
监测机组状态方法系统

[发明专利]一种大规模风电集群超短期风电功率预测方法-CN202310233756.X在审
发明人：杨茂;韩超;张薇;王勃;王钊 -专利权人：东北电力大学;中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2023-03-12 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明是一种大规模风电集群超短期风电功率预测方法，其特点是，包括：基于模糊聚类的风电集群划分方法、基于时空注意力神经网络的风电集群功率预测方法、仿真计算和误差分析步骤。首先采用统计特征提取方法构造风电场波动特征，进一步以模糊聚类算法构建风电集群划分模型；然后，构建时空注意力网络提取风电数据时空特征，并训练大规模风电集群功率预测模型；最后，用综合指标评估体系分析风电功率预测性能的稳定性
一种大规模集群短期电功率预测方法

[发明专利]大数据边平台与方法-CN202111373380.X在审
发明人：查永斌;张玲;董直诚;吴强;樊凯琪;马赛赛;卢思成;屈继林 -专利权人：国家电投集团新疆能源化工有限责任公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：一种大数据边平台与方法，包括：风力发电机组和与其通信连接的数据平台；数据平台和与其通信连接的集控系统；数据平台具有风电逻辑节点；风电逻辑节点包含：风电公用逻辑节点类、风电特殊逻辑节点类和逻辑设备类；在风力发电机组和数据平台之间还设置有采集网关
数据平台方法

[发明专利]一种风电功率预测方法、系统及计算机可读介质-CN202110738064.1在审
发明人：戴云泽;李建国 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种风电功率预测方法、系统及计算机可读介质，预测方法具体包括以下步骤：S1、采集风电样本数据，分为训练集和测试集；S2、通过模糊C均值聚类计算训练集的聚类中心，计算测试集中样本点到聚类中心的欧氏距离并匹配相应的类别；S3、聚类后的风电样本数据通过变分模态分解算法进行分解去噪，重构后的风电样本数据输入多个极限学习机预测模型进行训练；S4、通过粒子群算法对极限学习机预测模型中核函数进行选择和优化，得到优化后的极限学习机预测模型，获取风电实时数据输入优化后的极限学习机预测模型，输出风电预测功率。
一种电功率预测方法系统计算机可读介质

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