[发明专利]一种风电功率超短期预测方法及系统有效
| 申请号： | 201711416137.5 | 申请日： | 2017-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN108074015B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 王铮;王勃;冯双磊;刘纯;王伟胜;赵艳青;姜文玲;万筱钟;杜延菱 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司;国家电网公司;国家电网公司西北分部;国网冀北电力有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/0637 | 分类号： | G06Q10/0637;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种风电功率超短期预测方法及系统，包括：在风电功率主成分波动序列中检测局部极值点，生成连续极值变化范围在装机容量预设阈值约束下的极值点序列；在极值点序列中选取采样数据的相邻极值点，定义历史复合波动序列；计算历史复合波动序列与下一时刻的预测复合波动序列之间的欧式距离；根据欧式距离对历史复合波动序列进行降序排列，并根据波动特征，确定类波动序列；对类波动序列进行类波动趋势融合，获得超短期预测结果。利用风电主成分波动的稳态趋势统计特征，结合未来波动态势判断，实现了高精度的风电功率超短期预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电功率 短期 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种风电功率超短期预测方法，其特征在于，所述方法包括：在风电功率主成分波动序列中检测局部极值点，生成连续极值变化范围在装机容量预设阈值约束下的极值点序列；在极值点序列中选取采样数据的相邻极值点，定义历史复合波动序列；计算所述历史复合波动序列与下一时刻的预测复合波动序列之间的欧式距离；根据所述欧式距离对历史复合波动序列进行降序排列，并根据波动特征，确定类波动序列；对所述类波动序列进行类波动趋势融合，获得超短期预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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