2）误差补偿得益于新模型的高预测精度，可以较为准确地对功率预测模型的误差进行预测，极大地减小了预测误差，使补偿之后的预测精度相较于补偿前的模型提高了46.5%。3）在风电功率波动较为剧烈的时段，其影响风电功率的风速、风向等特征变化也较为剧烈。由于新模型具有对非线性特征和深层隐藏关联更强的学习能力，因此...
因此,把握好风电分配因子之间的相关性,通过风电总量间接实现并网风电场的功率预测,或许是提高风电场功率预测精度的一种途径,更重要的是,这种研究思路需要的信息量少,更适合于电网层面上关于节点的风电预测,这就是提出本文预测方法的初衷。 综上所述,在充分利用电网数据采集功能的基础上,本文提出一种风电场输出功率超...
金融界 2025 年 1 月 18 日消息，国家知识产权局信息显示，国家电投集团江苏新能源有限公司申请一项名为“基于 ATT-BI-LSTM 的光伏超短期功率预测方法”的专利，公开号 CN 119312967 A，申请日期为 2024 年 9 月。专利摘要显示，本发明涉及一种基于 ATT‑BI‑LSTM 的光伏超短期功率预测方法，该方法包括以下...
（3）根据预测的时间尺度分类，光伏发电功率预测可分为超短期（日内）预测。短期（日前）预测、中长期预测。超短期功率预测是通过实时环境监测数据、电站逆变器运行数据、历史数据等数据源建立预测建模，进而预测未来0～4h的输出功率，采用数理统计方法、物理统计和综合方法，主要用于光伏发电功率控制、电能质量评估等。这种...
在了解了众多电网大数据的应用场景之后,在18年3月份,我也参与了以促进新能源消纳为主题的国家重点研发计划项目,作为子课题3的学生负责人,研发风电场的超短期功率预测系统,并将这个方向作为我博士毕业论文的相关课题。通过一段时间的文献调研和研究,我发现这还真是一个很有应用前景的研究方向。谷歌旗下的Deep Mind公司...
目前国内的超短期功率预测一般是指几个小时（如4小时）内15分钟平均的发电功率。
为提高无辐照度测量装置的分布式站点的超短期功率预测准确度，中国科学院计算机网络信息中心、中国科学院大学、华东交通大学的研究人员应用深度学习的方法，引入卫星产品短波辐照（Short Wave Radiation, SWR）网格来弥补分布式站点无实测辐照度的不足，提出了基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测方法。他们采用Res-UNet模型...
超短期功率预测对于电力系统的平稳运行和市场交易及调度具有重要意义,因此,提高光伏电站超短期功率预测准确率成为当前研究的重点。 二、影响因素 光伏电站超短期功率预测准确率受多方面因素的影响,包括天气、环境、设备状态等因素。其中,天气因素是影响功率波动的最主要...
【新能源超短期功率预测模式在山东省全部风光场站应用】9月份,山东新能源超短期预测精度达97.4%,位居国家电网有限公司系统内首位。这得益于 @国网山东电力 于7月份开始应用的新能源超短期功率预测模式。截至目前,新能源超短期功率预测模式已在山东省全部258座风电场、303座光伏电站应用,将超短期预测精度提升1.9个百分点...