申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892853A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/0442;G06N3/08;G06N5/04;G06F30/20;G06F17/10;G06F113/06;G06F111/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明提供一种考虑阵风概率统计及修正的短期风功率预测方法，该方法依据风场现有的历史数据，分时段统计预测前一个季度中各时刻出现阵风的概率、阵风持续时长的概率分布、阵风时段风速偏移系数的概率分布。对风速预报序列各时刻生成随机数来模拟阵风发生的概率，对判定发生阵风的时刻对应进行风速预报序列的修正，将预测开始时刻前的风场历史发电数据、气象数据以及修正后的气象预报数据输入给神经网络生成预测风功率序列。本发明通过阵风概率统计及修正将风场的风能资源条件考虑进气象预报的修正中，从而实现提高风速预报的数据质量，减少因风速预报失准导致的风功率预测偏差较大情况的出现，提高风场短期功率预测的精度。

主权项：1.一种考虑阵风概率统计及修正的短期风功率预测方法，其特征在于，所述方法为：1确定阵风出现阈值，并根据阵风出现阈值判定前一个季度中不同时间段阵风出现及结束的时刻；2计算每次阵风的持续时长，以及每个阵风时段各时刻的风速相对前一个季度中该时间段无阵风时平均风速的偏移系数；3对前一个季度统计每天各时刻出现阵风的概率，并分别统计出三个时间段的阵风持续时长、阵风时段风速偏移系数的概率分布；4对风速预报序列各时刻生成随机数来模拟阵风发生的概率，判定各时刻是否发生阵风；5对风速预报序列进行修正：若某时段发生阵风，则对其进行修正；6将预测开始时刻前的风场历史发电数据、气象数据以及修正后的气象预报数据输入给神经网络生成预测风功率序列。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种考虑阵风概率统计及修正的短期风功率预测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD