专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于功率比例的风速误差分析方法-CN201310076852.4有效
  • 王颖;朴金姬;甘家飞;叶红;申少帅 - 华锐风电科技(集团)股份有限公司
  • 2013-03-11 - 2014-09-17 - H02J3/00
  • 本发明提供一种基于功率比例的风速误差分析方法,该方法包括:获取风电场风机在设定时间段内至少两时点的预测风速和实测风速;根据风电场风机功率曲线获取各风速段对应的功率贡献比例;计算所述设定时间段内各时点处的风速误差;将各风速误差,分别乘以所述风速误差的实测风速所在风速段对应的功率贡献比例,获得各时点的新风速误差;对所述设定时间段内各时点的新风速误差求和取平均值,以得到基于功率比例的所述设定时间段对应的风速误差。应用本发明提供的基于功率比例的风速误差分析方法,可以获取更小的风速误差,提高功率的精度,为功率预测系统提高电力系统的稳定性提供可靠的依据。
  • 基于功率比例风速误差分析方法
  • [发明专利]一种基于误差补偿的风速预测方法-CN202310156314.X在审
  • 焦绪国;张道源;田艳兵;杨秦敏;孟文超;刘文锋 - 青岛理工大学;浙江大学
  • 2023-02-23 - 2023-06-27 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于误差补偿的风速预测方法,该方法利用历史数据建立ARMA模型,将ARMA模型定得的阶数用来划分数据集,然后利用划分好的数据训练SVR模型并进行风速预测,在将训练集真实风速值与预测风速值相减,得到误差训练集。对得到的误差训练集再利用前述方法,对误差序列建立ARMA模型,利用其偏自相关系数作为依据划分误差训练集。处理完误差序列后,再利用ELM对误差进行预测,将得到的误差预测结果与风速预测结果相加,得到误差补偿后的风速预测值。通过验证实验,证明了在频率较高、风速变化较快的时段,相比于传统的直接预测方法,本发明采用的误差补偿预测的风速预测方法具有更好的拟合效果,整体上提高了风速预测的精度。
  • 一种基于误差补偿风速预测方法
  • [发明专利]风电场风速预测方法及装置-CN201710127025.1在审
  • 何廷一;吴水军;李胜男;彭俊臻 - 云南电网有限责任公司电力科学研究院
  • 2017-03-06 - 2017-07-04 - G06Q10/04
  • 本申请实施例公开一种风电场风速预测方法及装置,所述方法包括获取风电场多个连续历史日的历史风速数据,根据历史风速数据,建立BP神经网络预测模型;根据BP神经网络预测模型,得到风电场中,多个连续历史日之后的下一个预测日的风速预测初始曲线;根据风速预测初始曲线,建立自回归滑动平均误差模型;根据风速预测初始曲线和自回归滑动平均误差模型,得到误差序列信号;判断误差序列信号是否是平稳信号;如果误差序列信号是平稳信号,求取误差序列信号的方差;判断方差是否小于预设方差;如果方差小于预设方差,输出风速预测初始曲线作为预测结果;本申请针对误差序列信号,对风电场风速预测结果进行修正,显著提高风电场风速预测精度。
  • 电场风速预测方法装置
  • [发明专利]一种基于VMD-SVR的风速预测方法-CN202310426641.2在审
  • 焦绪国;张道源;田艳兵;邓兆鹏;杨秦敏;孟文超;刘文锋;龚礼;吴昊天 - 青岛理工大学;浙江大学
  • 2023-04-20 - 2023-07-04 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于VMD分解的SVR风速预测方法。该方法通过使用VMD算法,将风速序列进行分解,得到多个风速分量。通过SVR模型对每个分量进行单独预测,得到每个分量的预测值,然后将每组预测值相加,得到风速预测的结果。最后,再通过误差补偿措施,利用训练集的预测误差训练SVR模型,用于预测未来误差,将得到的误差预测值与风速预测值相加,得到经过误差补偿之后的风速预测结果。最后,通过中国某风电场的真实数据进行验证实验,证明了本方法相比于传统的预测方法,能有效减少因预测滞后带来的预测误差。相比传统预测方法,本发明采用的误差补偿预测的风速预测方法具有更好的拟合效果,缓解了预测滞后的现象,整体上提高了风速预测的精度。
  • 一种基于vmdsvr风速预测方法
  • [发明专利]一种动态风速预测模型建立方法-CN202110557310.3有效
  • 李永刚;王月;吴滨源 - 华北电力大学(保定)
  • 2021-05-21 - 2023-06-13 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种动态风速预测模型建立方法,包括步骤:获取目标区域的实测风速数据,并进行预处理;利用多种预测算法对预处理后的实测风速数据进行训练和预测,得到多种风速预测模型,构成Q学习模型集;在Q学习模型集中添加风速波动情况和属性因素,通过Q强化学习算法选出每时段的最佳风速预测模型,得到初步的风速预测数据,并计算出风速预测误差;基于风速预测误差构建误差Q学习模型库,通过Q强化学习算法在误差Q学习模型库中选出最佳风速预测误差模型以修正初步的风速预测值,得到最终的风速预测数据。本发明提供的方法,采用两次Q强化学习算法构建了动态风速预测模型,具有泛化能力强、鲁棒性好、预测精度高的特点。
  • 一种动态风速预测模型建立方法
  • [发明专利]一种风速修正的风电功率预测方法及系统-CN202211342092.2有效
  • 杨明;王传琦;于一潇;李梦林;李鹏;刘雅婷;郑旭东 - 山东大学
  • 2022-10-31 - 2023-04-18 - G06Q10/04
  • 本公开公开的一种风速修正的风电功率预测方法及系统,属于风电预测技术领域,包括:获取风电场的当前时刻真实风速、风电场NWP预测的当前时刻风速和下一时刻风速;根据风电场的当前时刻真实风速和风电场NWP预测的当前时刻风速,获得当前时刻风速预测误差;根据当前时刻风速预测误差、NWP预测的下一时刻风速风速预测模型,获得下一时刻修正的预测风速,其中,风速预测模型为构建的当前时刻风速预测误差、NWP预测的下一时刻风速、下一时刻风速预测误差的三维Copula模型;根据下一时刻修正的预测风速和训练好的风电功率预测模型,获得风电功率预测结果。
  • 一种风速修正电功率预测方法系统
  • [发明专利]一种风速风向仪的角度安装误差的获取方法-CN201510944265.1在审
  • 马丁·费舍尔;孟繁擘;矫斌 - 大连尚能科技发展有限公司
  • 2015-12-16 - 2016-05-04 - G01P21/00
  • 本发明公开了一种风速风向仪的角度安装误差的获取方法,包括以下步骤:对风速风向仪所采集到的数据按照风速段进行预处理;形成角度测量误差函数δ=f(v)≈a0+a1·v+a2·v2+…+an·vn;将常数ɑ0作为风速风向仪的角度安装误差。本发明通过风速风向仪在学习周期所采集的数据进行统计,并采用最小二乘拟合法拟合成一个多项式函数,最后通过这个多项式函数获得风速风向仪的角度安装误差,解决了风速风向仪的角度安装误差不便测量的问题。通过本发明获取了风速风向仪的角度安装误差后,可以进行测量误差补偿,修正风机叶轮处的实际风向偏差角度θ1,从而提高对风机叶轮处风向偏差角度的测量精度,从而省去重新安装风速风向仪的人力成本和资金成本
  • 一种风速风向角度安装误差获取方法
  • [发明专利]一种考虑风向和置信区间的铁路沿线风速预测方法-CN201811099771.5有效
  • 刘辉;段铸;陈超 - 中南大学
  • 2018-09-20 - 2022-02-11 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种考虑风向和置信区间的铁路沿线风速预测方法,用历史风速数据建立多个低相关性风速预测模型,智能集成优化预测结果,提高预测精度,同时建立风向‑风速预测误差联合概率分布,结合目标测风点风向预测值,获得高置信度风速预测区间;利用测试样本进行多次风速模拟预测,将每次模拟预测的风速预测误差值和相应时刻风向真实值作为二维离散随机变量的一次观测值,构造风向‑风速预测误差联合概率分布,建立风向与预测误差之间的映射关系,基于风向,获得风速预测误差的高置信度区间,显著提高风速预测的鲁棒性,避免了绝对风速值预测的单一性,为列车运行决策提供更多精确有效的预测信息。
  • 一种考虑风向置信区间铁路沿线风速预测方法

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