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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及风光新能源功率预测技术领域，提供了一种极端天气下风光爬坡事件及极值功率预测方法及系统。该方法包括，依据极端天气事件的机理分析结果，获取极端天气的常规气象数据和极端气象数据；基于极端天气的常规气象数据和极端气象数据，采用堆叠去噪自编码器进行编码，提取关键气象特征；基于关键气象特征，采用分类器，识别爬坡标签；基于连续爬坡过程的爬坡标签，采用预测网络，预测爬坡起止端点的极值功率，所述极值功率为爬坡起止端点功率的平均绝对误差。本发明能够准确预测爬坡事件及极值功率，降低新能源发电的不确定性，提高新能源的消纳范围，保障新型电力系统在复杂场景下的供电能力。
主权项：1.极端天气下风光爬坡事件及极值功率预测方法，其特征在于，包括：依据极端天气事件的机理分析结果，获取极端天气的常规气象数据和极端气象数据；所述极端天气包括：台风大风、寒潮覆冰、沙尘覆沙和暴雪积雪，所述常规气象数据包括：温度、辐照度、湿度、风速和风向，所述极端气象数据包括：覆冰程度、PM10、降雪量和积雪深度；基于极端天气的常规气象数据和极端气象数据，采用堆叠去噪自编码器进行编码，提取关键气象特征；基于关键气象特征，采用分类器，识别爬坡标签；所述爬坡标签为经过one-hot编码的爬坡标签，包括上爬坡100、下爬坡001以及非爬坡010；在采用分类器的过程中，采用以下方法检测爬坡事件检测结果的准确性：若检测的爬坡事件的起点和终点与实际观测到的爬坡事件起点和终点的距离之和小于实际爬坡事件总长度的8%，则爬坡事件是正确的；基于连续爬坡过程的爬坡标签，采用预测网络，预测爬坡起止端点的极值功率，所述极值功率为爬坡起止端点功率的平均绝对误差；所述预测网络的训练过程为，以爬坡标签为输入，以爬坡起止端点的极值功率为输出，并通过序列填充将各爬坡过程爬坡标签填充为同一序列长度，Masking掩码层标识填充数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 极端天气下风光爬坡事件及极值功率预测方法及系统
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