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结合广义源-网-荷信息的风电爬坡事件直接预报方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202010821080.2
  • IPC分类号:H02J3/00;H02J3/46;G06F30/27;G06F113/06
  • 申请日期:
    2020-08-14
  • 申请人:
    哈尔滨工业大学
著录项信息
专利名称结合广义源-网-荷信息的风电爬坡事件直接预报方法
申请号CN202010821080.2申请日期2020-08-14
法律状态公开申报国家中国
公开/公告日2020-11-17公开/公告号CN111952969A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号H02J3/00IPC分类号H;0;2;J;3;/;0;0;;;H;0;2;J;3;/;4;6;;;G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;F;1;1;3;/;0;6查看分类表>
申请人哈尔滨工业大学申请人地址
黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人哈尔滨工业大学当前权利人哈尔滨工业大学
发明人汪岩佳;万杰;刘浩;姚坤;张庭赫;鄂鹏
代理机构哈尔滨龙科专利代理有限公司代理人高媛
摘要
本发明涉及一种风电爬坡事件的预报方法,特别涉及一种结合广义源‑网‑荷信息的风电爬坡事件直接预报方法,具体步骤如下:根据电网中每一个时刻的风力发电机组和其他新能源发电机组与电网负荷的实际情况设定样本点;定义一种通道自选择的多层累加系数修正模型,对模型的参数进行设定;利用设定的样本点与建立的模型对样本进行识别,根据是否为风电爬坡事件将样本进行二分类;使用smote过采样算法对样本进行前处理,利用BP神经网络算法建立数据驱动模型,对风电功率爬坡事件进行预测。电力系统根据本发明的直接预报的结果,采取措施降低甚至避免风电爬坡事件对发电厂带来的危害,保证区域电力系统的安全高效稳定运行。

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