找到43项技术成果数据。
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一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法，其包括采集风电场原始数据；根据风电场原始数据进行预测分析，获得风电场的短期预测数据；基于风电场的短期预测数据，在风电并网时，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力；基于各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，计算所述可利用传输能力对应的故障概率，获得所述可利用传输能力的概率分布。本发明在获得风电场短期预测数据的基础上，考虑评估时间窗，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，考虑了风电出力波动性和并网点对可利用传输能力的影响，实现了对可利用传输能力的准确计算，对所述可利用传输能力进行比较，找到合适的风电并网点。
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计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，对标准Kruskal的每步搜索结果进行再约束，对其中超过载流量限制的连接线增加辅助线路保证线路载流量的均匀性；具体思路为对标准Kruskal搜索得到的结果进行分析，找出其中是哪一条线路对该拓扑的载流量影响最大，进而选取其它线路或增加辅助线路来代替，最终使得拓扑中的每一条线路都满足载流量的要求；标准Kruskal算法求得的风电场拓扑虽然结构上显著减少了风电场内电缆线数量，但也引入了诸如可靠性与电缆线截面等问题，其在经济指标中相对于典型排布方式并无优势可言；本发明的方法则兼顾了较短的拓扑连线与良好的可靠性，其拓扑设计技术指标和经济指标都明显优于原传统海上风电场拓扑设计结构。
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一种风电场三维远程监控系统
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及一种风电场三维远程监控系统。 风电场三维远程监控系统所提出的技术方案内容包括建立风电场的三维物理模型，建立风电场的漫游功能模块、视角切换模块和实时数据查询模块，建立了系统的人机交互界面，为虚拟现实世界的物理模型添加了电脑外设的事件响应代码，建立用户和物理模型之间的交互，建立数据远程传输模型，并将实时信息用三维立体模型的行为、颜色表现出来。该技术方案可以同二维监控平台一样进行人机交互和信息查询，实时性非常高，区别于传统的平面数据，本系统的数据和实物的状态紧密联系，风电场三维远程监控系统实现了风机参数的立体化展现，利用虚拟技术极大的还原了风场的实时状态，有利于提高监控的效率。
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一种风电场风速智能预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业,信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种风电场风速智能预测方法（专利号201210036118.0），所述方法的步骤包括数据采集与输入、数据序列分层、建立数学模型、预测综合计算和预测结果输出；数据序列分层是采用小波包分解法，将原始非平稳风速分解成至少为两个的趋于平稳的风速数据输出，风速数据输出的个数就定义为风速的序列层数；建立数学模型，是对风速的序列层数中每层数据单独进行处理，对于高频序列层建立BP神经网络模型、高频数据计算，然后进入数据栈；对于低频序列层建立时间序列模型、低频数据计算，然后进入数据栈；当所有数据全部到达数据栈后，数据栈中的所有数据才进入预测综合计算步骤进行加权计算，最后执行预测结果输出。本发明的方法属于智能法，能够实现多步超前预测。
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一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明提供一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法：采集风电场的原始数据、建立风电机组功率时序模型、建立含电池储能设备的输出功率序列模型、建立含电池储能设备的风电场可靠性评估模型、建立计及运行特性参数的可靠性评估模型、将原始采集的数据输入计算机系统出处理，获得计及电池储能设备运行特性参数的风电场可靠性参数；在本发明中，考虑了不同类型电池储能设备运行特性参数对风电场可靠性的影响，提高了对含电池储能设备的风电场可靠性评估的准确性。
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一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开了一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型。该方法包括：确定优化目标，确定约束条件，进行模型求解。具体步骤见摘要附图。本发明解决了在现有电网条件和电源结构下提高电网消纳大规模间歇式电源的能力的问题。
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台湾海峡航路与福建沿海风电场航标融合配布
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一、 成果介绍 海上风电场建设和运行期间，会对自然环境、通航环境造成一定 的影响。OWF与传统海上用户活动(例如航海、渔业等)之间的相互 作用，是海洋工程环境影响评价中的关键主题。目前，我国海事主管 机关对于海上风电场的监管还缺乏足够的政策和理论依据。风电场航 标融合配布研究海上风电场和通航航路之间的关系，结合航标配布规 则和现有的航海保障技术，梳理出风电场航标配布的原则和方法，在 此基础上对台湾海峡风电场航标融合配布进行综合论述，并选择一个 典型案例重点分析，提出航标配布方案。为航海保障主管机构加强风 电场航标配布和管理做好前期预案，为海上通航管理部门、风能开发 单位在论证和评估时提供参考。 二、 预期市场前景与效益 海上风电 场航标与航路 的融合配布对 于标记航路危 险，提醒船舶 航行安全，避 免航路资源浪 费，节约航运 以及风电设备 维护成本具有 图例 福建沿海推荐航路(2017.10) 内恤 言一中航路 ”W
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一种风电场短期风速组合预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤：1.从相关数据采集与监视控制系统中提取历史风速数据；2.对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析；3.对聚类经验模态分解得到的各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取；4.根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数进行预测；5.叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果；6.对风速预测结果进行误差分析。本发明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
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大型风电场发电功率的建模和预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：科学研究和技术服务业
技术简介
针对风电场风力发电功率不确定性对电网造成的影响，该项目开展了风电场风力发电功率预测系统研究与应用，重点研究了风力发电的特点、数值天气预报模型及预报模式、风力发电功率预测对电网稳定性的影响、风力发电功率预测的误差评价指标、风力发电功率预测的理论基础、风力发电功率预测的方法，以及在多个大型风电场应用测试与评价。在风力发电功率超短期预测方面，首次验证了风力发电功率时间序列具有混沌属性，以此为基础提出了基于混沌相空间重构的神经网络模型对风力发电功率进行预测，为神经网络模型结构的设计和调整提供理论依据。随后提出了基于多嵌入维数的神经网络集成预测模型，为多个模型进行组合预测提供一种方式。考虑风力发电功率数据的非平稳性，提出了具有多分解层次的神经网络模型。该技术4h预测误差小于5%。在风力发电功率短期预测方面，结合专业的数值天气预报（NWP），分析了风速和风功率的日相似性，提出了基于聚类分析的短期风功率多步预测模型。考虑NWP的位置对风功率预测的影响，提出了基于多位置NWP约简的短期风功率多步预测模型。与目前主要采用单一位置、单一高度的气象信息进行预测的方法不同，该方法考虑了风电场区域水平方向和垂直方向气象因素的变化，有利于提高模型的预测精度。通过对未来72h风力发电功率预测方法的研究，预测误差小于20%，时间分辨率为15min。在风力发电功率中长期预测方面，综合考虑风速时间序列的内部特性（混沌特性）和风速的外部影响因素（气象信息），提出了基于粗糙集理论的中期风速和发电量预测模型、基于灰色理论的中期风速和发电量预测模型，可以为风电场安排风机检修、风电场储能和优化备用容量提供一定的参考依据，其年预测误差小于13%。基于上述理论研究和算法仿真，综合考虑电网需求、风电场需求、技术开发要求三个方面，开发了风电场风电功率预测软件，并成功应用在多个风电场，为风电场的运行管理和电网调度提供了技术支撑，为风电接入电网的安全稳定运行做出了重要贡献，该项技术达到了国内先进水平。该项技术已经在东北地区5个大型风电场得到了实际应用，提高了风电场风能利用率，减少了风电场的弃风频次，降低了北方地区煤炭等化石能源的使用量，为京津冀地区输入性雾霾的减少做出了突出贡献，产生了较好的社会效益和经济效益。
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基于自适应相空间重构的风电场短期风速与发电功率在线预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：电力、热力、燃气及水生产和供应业
技术简介
研究基于自适应相空间重构的理论方法：主要包括确定对象的自适应样本相空间的最佳嵌入维数和延迟时间。分析新方法的性能：包括“三个分析”-预测精度分析、复杂度分析和稳定性分析。实验及现场验证：利用该方法，分别对风电场短期风速和发电功率进行实际的预测研究。风电场短期风速和发电功率具有混沌时变的特性，预测精度不高。结合相空间重构的思想，通过确定风速时间序列最佳的嵌入维数和延迟时间，将风速时间序列进行重构，以此获得与原样本空间拓扑等价的并且信息完备的相空间样本数据。在此基础上，通过对比分析模型的精度，确定最佳的万能函数逼近器神经网络模型的结构，从而达到提高预测精度的目的。实例分析表明，该方法将短期风速的预测精度提高到16.2%，发电功率的预测提高到11.24%达到了预期的效果。
找到43项技术成果数据。
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一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法，其包括采集风电场原始数据；根据风电场原始数据进行预测分析，获得风电场的短期预测数据；基于风电场的短期预测数据，在风电并网时，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力；基于各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，计算所述可利用传输能力对应的故障概率，获得所述可利用传输能力的概率分布。本发明在获得风电场短期预测数据的基础上，考虑评估时间窗，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，考虑了风电出力波动性和并网点对可利用传输能力的影响，实现了对可利用传输能力的准确计算，对所述可利用传输能力进行比较，找到合适的风电并网点。
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计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，对标准Kruskal的每步搜索结果进行再约束，对其中超过载流量限制的连接线增加辅助线路保证线路载流量的均匀性；具体思路为对标准Kruskal搜索得到的结果进行分析，找出其中是哪一条线路对该拓扑的载流量影响最大，进而选取其它线路或增加辅助线路来代替，最终使得拓扑中的每一条线路都满足载流量的要求；标准Kruskal算法求得的风电场拓扑虽然结构上显著减少了风电场内电缆线数量，但也引入了诸如可靠性与电缆线截面等问题，其在经济指标中相对于典型排布方式并无优势可言；本发明的方法则兼顾了较短的拓扑连线与良好的可靠性，其拓扑设计技术指标和经济指标都明显优于原传统海上风电场拓扑设计结构。
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一种风电场三维远程监控系统
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及一种风电场三维远程监控系统。 风电场三维远程监控系统所提出的技术方案内容包括建立风电场的三维物理模型，建立风电场的漫游功能模块、视角切换模块和实时数据查询模块，建立了系统的人机交互界面，为虚拟现实世界的物理模型添加了电脑外设的事件响应代码，建立用户和物理模型之间的交互，建立数据远程传输模型，并将实时信息用三维立体模型的行为、颜色表现出来。该技术方案可以同二维监控平台一样进行人机交互和信息查询，实时性非常高，区别于传统的平面数据，本系统的数据和实物的状态紧密联系，风电场三维远程监控系统实现了风机参数的立体化展现，利用虚拟技术极大的还原了风场的实时状态，有利于提高监控的效率。
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一种风电场风速智能预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业,信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种风电场风速智能预测方法（专利号201210036118.0），所述方法的步骤包括数据采集与输入、数据序列分层、建立数学模型、预测综合计算和预测结果输出；数据序列分层是采用小波包分解法，将原始非平稳风速分解成至少为两个的趋于平稳的风速数据输出，风速数据输出的个数就定义为风速的序列层数；建立数学模型，是对风速的序列层数中每层数据单独进行处理，对于高频序列层建立BP神经网络模型、高频数据计算，然后进入数据栈；对于低频序列层建立时间序列模型、低频数据计算，然后进入数据栈；当所有数据全部到达数据栈后，数据栈中的所有数据才进入预测综合计算步骤进行加权计算，最后执行预测结果输出。本发明的方法属于智能法，能够实现多步超前预测。
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一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明提供一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法：采集风电场的原始数据、建立风电机组功率时序模型、建立含电池储能设备的输出功率序列模型、建立含电池储能设备的风电场可靠性评估模型、建立计及运行特性参数的可靠性评估模型、将原始采集的数据输入计算机系统出处理，获得计及电池储能设备运行特性参数的风电场可靠性参数；在本发明中，考虑了不同类型电池储能设备运行特性参数对风电场可靠性的影响，提高了对含电池储能设备的风电场可靠性评估的准确性。
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一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开了一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型。该方法包括：确定优化目标，确定约束条件，进行模型求解。具体步骤见摘要附图。本发明解决了在现有电网条件和电源结构下提高电网消纳大规模间歇式电源的能力的问题。
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台湾海峡航路与福建沿海风电场航标融合配布
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一、 成果介绍 海上风电场建设和运行期间，会对自然环境、通航环境造成一定 的影响。OWF与传统海上用户活动(例如航海、渔业等)之间的相互 作用，是海洋工程环境影响评价中的关键主题。目前，我国海事主管 机关对于海上风电场的监管还缺乏足够的政策和理论依据。风电场航 标融合配布研究海上风电场和通航航路之间的关系，结合航标配布规 则和现有的航海保障技术，梳理出风电场航标配布的原则和方法，在 此基础上对台湾海峡风电场航标融合配布进行综合论述，并选择一个 典型案例重点分析，提出航标配布方案。为航海保障主管机构加强风 电场航标配布和管理做好前期预案，为海上通航管理部门、风能开发 单位在论证和评估时提供参考。 二、 预期市场前景与效益 海上风电 场航标与航路 的融合配布对 于标记航路危 险，提醒船舶 航行安全，避 免航路资源浪 费，节约航运 以及风电设备 维护成本具有 图例 福建沿海推荐航路(2017.10) 内恤 言一中航路 ”W
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一种风电场短期风速组合预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤：1.从相关数据采集与监视控制系统中提取历史风速数据；2.对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析；3.对聚类经验模态分解得到的各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取；4.根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数进行预测；5.叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果；6.对风速预测结果进行误差分析。本发明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
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大型风电场发电功率的建模和预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：科学研究和技术服务业
技术简介
针对风电场风力发电功率不确定性对电网造成的影响，该项目开展了风电场风力发电功率预测系统研究与应用，重点研究了风力发电的特点、数值天气预报模型及预报模式、风力发电功率预测对电网稳定性的影响、风力发电功率预测的误差评价指标、风力发电功率预测的理论基础、风力发电功率预测的方法，以及在多个大型风电场应用测试与评价。在风力发电功率超短期预测方面，首次验证了风力发电功率时间序列具有混沌属性，以此为基础提出了基于混沌相空间重构的神经网络模型对风力发电功率进行预测，为神经网络模型结构的设计和调整提供理论依据。随后提出了基于多嵌入维数的神经网络集成预测模型，为多个模型进行组合预测提供一种方式。考虑风力发电功率数据的非平稳性，提出了具有多分解层次的神经网络模型。该技术4h预测误差小于5%。在风力发电功率短期预测方面，结合专业的数值天气预报（NWP），分析了风速和风功率的日相似性，提出了基于聚类分析的短期风功率多步预测模型。考虑NWP的位置对风功率预测的影响，提出了基于多位置NWP约简的短期风功率多步预测模型。与目前主要采用单一位置、单一高度的气象信息进行预测的方法不同，该方法考虑了风电场区域水平方向和垂直方向气象因素的变化，有利于提高模型的预测精度。通过对未来72h风力发电功率预测方法的研究，预测误差小于20%，时间分辨率为15min。在风力发电功率中长期预测方面，综合考虑风速时间序列的内部特性（混沌特性）和风速的外部影响因素（气象信息），提出了基于粗糙集理论的中期风速和发电量预测模型、基于灰色理论的中期风速和发电量预测模型，可以为风电场安排风机检修、风电场储能和优化备用容量提供一定的参考依据，其年预测误差小于13%。基于上述理论研究和算法仿真，综合考虑电网需求、风电场需求、技术开发要求三个方面，开发了风电场风电功率预测软件，并成功应用在多个风电场，为风电场的运行管理和电网调度提供了技术支撑，为风电接入电网的安全稳定运行做出了重要贡献，该项技术达到了国内先进水平。该项技术已经在东北地区5个大型风电场得到了实际应用，提高了风电场风能利用率，减少了风电场的弃风频次，降低了北方地区煤炭等化石能源的使用量，为京津冀地区输入性雾霾的减少做出了突出贡献，产生了较好的社会效益和经济效益。
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基于自适应相空间重构的风电场短期风速与发电功率在线预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：电力、热力、燃气及水生产和供应业
技术简介
研究基于自适应相空间重构的理论方法：主要包括确定对象的自适应样本相空间的最佳嵌入维数和延迟时间。分析新方法的性能：包括“三个分析”-预测精度分析、复杂度分析和稳定性分析。实验及现场验证：利用该方法，分别对风电场短期风速和发电功率进行实际的预测研究。风电场短期风速和发电功率具有混沌时变的特性，预测精度不高。结合相空间重构的思想，通过确定风速时间序列最佳的嵌入维数和延迟时间，将风速时间序列进行重构，以此获得与原样本空间拓扑等价的并且信息完备的相空间样本数据。在此基础上，通过对比分析模型的精度，确定最佳的万能函数逼近器神经网络模型的结构，从而达到提高预测精度的目的。实例分析表明，该方法将短期风速的预测精度提高到16.2%，发电功率的预测提高到11.24%达到了预期的效果。
找到43项技术成果数据。
找技术>-
一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法，其包括采集风电场原始数据；根据风电场原始数据进行预测分析，获得风电场的短期预测数据；基于风电场的短期预测数据，在风电并网时，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力；基于各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，计算所述可利用传输能力对应的故障概率，获得所述可利用传输能力的概率分布。本发明在获得风电场短期预测数据的基础上，考虑评估时间窗，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，考虑了风电出力波动性和并网点对可利用传输能力的影响，实现了对可利用传输能力的准确计算，对所述可利用传输能力进行比较，找到合适的风电并网点。
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计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，对标准Kruskal的每步搜索结果进行再约束，对其中超过载流量限制的连接线增加辅助线路保证线路载流量的均匀性；具体思路为对标准Kruskal搜索得到的结果进行分析，找出其中是哪一条线路对该拓扑的载流量影响最大，进而选取其它线路或增加辅助线路来代替，最终使得拓扑中的每一条线路都满足载流量的要求；标准Kruskal算法求得的风电场拓扑虽然结构上显著减少了风电场内电缆线数量，但也引入了诸如可靠性与电缆线截面等问题，其在经济指标中相对于典型排布方式并无优势可言；本发明的方法则兼顾了较短的拓扑连线与良好的可靠性，其拓扑设计技术指标和经济指标都明显优于原传统海上风电场拓扑设计结构。
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一种风电场三维远程监控系统
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及一种风电场三维远程监控系统。 风电场三维远程监控系统所提出的技术方案内容包括建立风电场的三维物理模型，建立风电场的漫游功能模块、视角切换模块和实时数据查询模块，建立了系统的人机交互界面，为虚拟现实世界的物理模型添加了电脑外设的事件响应代码，建立用户和物理模型之间的交互，建立数据远程传输模型，并将实时信息用三维立体模型的行为、颜色表现出来。该技术方案可以同二维监控平台一样进行人机交互和信息查询，实时性非常高，区别于传统的平面数据，本系统的数据和实物的状态紧密联系，风电场三维远程监控系统实现了风机参数的立体化展现，利用虚拟技术极大的还原了风场的实时状态，有利于提高监控的效率。
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一种风电场风速智能预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业,信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种风电场风速智能预测方法（专利号201210036118.0），所述方法的步骤包括数据采集与输入、数据序列分层、建立数学模型、预测综合计算和预测结果输出；数据序列分层是采用小波包分解法，将原始非平稳风速分解成至少为两个的趋于平稳的风速数据输出，风速数据输出的个数就定义为风速的序列层数；建立数学模型，是对风速的序列层数中每层数据单独进行处理，对于高频序列层建立BP神经网络模型、高频数据计算，然后进入数据栈；对于低频序列层建立时间序列模型、低频数据计算，然后进入数据栈；当所有数据全部到达数据栈后，数据栈中的所有数据才进入预测综合计算步骤进行加权计算，最后执行预测结果输出。本发明的方法属于智能法，能够实现多步超前预测。
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一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明提供一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法：采集风电场的原始数据、建立风电机组功率时序模型、建立含电池储能设备的输出功率序列模型、建立含电池储能设备的风电场可靠性评估模型、建立计及运行特性参数的可靠性评估模型、将原始采集的数据输入计算机系统出处理，获得计及电池储能设备运行特性参数的风电场可靠性参数；在本发明中，考虑了不同类型电池储能设备运行特性参数对风电场可靠性的影响，提高了对含电池储能设备的风电场可靠性评估的准确性。
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一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开了一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型。该方法包括：确定优化目标，确定约束条件，进行模型求解。具体步骤见摘要附图。本发明解决了在现有电网条件和电源结构下提高电网消纳大规模间歇式电源的能力的问题。
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台湾海峡航路与福建沿海风电场航标融合配布
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一、 成果介绍 海上风电场建设和运行期间，会对自然环境、通航环境造成一定 的影响。OWF与传统海上用户活动(例如航海、渔业等)之间的相互 作用，是海洋工程环境影响评价中的关键主题。目前，我国海事主管 机关对于海上风电场的监管还缺乏足够的政策和理论依据。风电场航 标融合配布研究海上风电场和通航航路之间的关系，结合航标配布规 则和现有的航海保障技术，梳理出风电场航标配布的原则和方法，在 此基础上对台湾海峡风电场航标融合配布进行综合论述，并选择一个 典型案例重点分析，提出航标配布方案。为航海保障主管机构加强风 电场航标配布和管理做好前期预案，为海上通航管理部门、风能开发 单位在论证和评估时提供参考。 二、 预期市场前景与效益 海上风电 场航标与航路 的融合配布对 于标记航路危 险，提醒船舶 航行安全，避 免航路资源浪 费，节约航运 以及风电设备 维护成本具有 图例 福建沿海推荐航路(2017.10) 内恤 言一中航路 ”W
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一种风电场短期风速组合预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤：1.从相关数据采集与监视控制系统中提取历史风速数据；2.对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析；3.对聚类经验模态分解得到的各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取；4.根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数进行预测；5.叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果；6.对风速预测结果进行误差分析。本发明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
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大型风电场发电功率的建模和预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：科学研究和技术服务业
技术简介
针对风电场风力发电功率不确定性对电网造成的影响，该项目开展了风电场风力发电功率预测系统研究与应用，重点研究了风力发电的特点、数值天气预报模型及预报模式、风力发电功率预测对电网稳定性的影响、风力发电功率预测的误差评价指标、风力发电功率预测的理论基础、风力发电功率预测的方法，以及在多个大型风电场应用测试与评价。在风力发电功率超短期预测方面，首次验证了风力发电功率时间序列具有混沌属性，以此为基础提出了基于混沌相空间重构的神经网络模型对风力发电功率进行预测，为神经网络模型结构的设计和调整提供理论依据。随后提出了基于多嵌入维数的神经网络集成预测模型，为多个模型进行组合预测提供一种方式。考虑风力发电功率数据的非平稳性，提出了具有多分解层次的神经网络模型。该技术4h预测误差小于5%。在风力发电功率短期预测方面，结合专业的数值天气预报（NWP），分析了风速和风功率的日相似性，提出了基于聚类分析的短期风功率多步预测模型。考虑NWP的位置对风功率预测的影响，提出了基于多位置NWP约简的短期风功率多步预测模型。与目前主要采用单一位置、单一高度的气象信息进行预测的方法不同，该方法考虑了风电场区域水平方向和垂直方向气象因素的变化，有利于提高模型的预测精度。通过对未来72h风力发电功率预测方法的研究，预测误差小于20%，时间分辨率为15min。在风力发电功率中长期预测方面，综合考虑风速时间序列的内部特性（混沌特性）和风速的外部影响因素（气象信息），提出了基于粗糙集理论的中期风速和发电量预测模型、基于灰色理论的中期风速和发电量预测模型，可以为风电场安排风机检修、风电场储能和优化备用容量提供一定的参考依据，其年预测误差小于13%。基于上述理论研究和算法仿真，综合考虑电网需求、风电场需求、技术开发要求三个方面，开发了风电场风电功率预测软件，并成功应用在多个风电场，为风电场的运行管理和电网调度提供了技术支撑，为风电接入电网的安全稳定运行做出了重要贡献，该项技术达到了国内先进水平。该项技术已经在东北地区5个大型风电场得到了实际应用，提高了风电场风能利用率，减少了风电场的弃风频次，降低了北方地区煤炭等化石能源的使用量，为京津冀地区输入性雾霾的减少做出了突出贡献，产生了较好的社会效益和经济效益。
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基于自适应相空间重构的风电场短期风速与发电功率在线预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：电力、热力、燃气及水生产和供应业
技术简介
研究基于自适应相空间重构的理论方法：主要包括确定对象的自适应样本相空间的最佳嵌入维数和延迟时间。分析新方法的性能：包括“三个分析”-预测精度分析、复杂度分析和稳定性分析。实验及现场验证：利用该方法，分别对风电场短期风速和发电功率进行实际的预测研究。风电场短期风速和发电功率具有混沌时变的特性，预测精度不高。结合相空间重构的思想，通过确定风速时间序列最佳的嵌入维数和延迟时间，将风速时间序列进行重构，以此获得与原样本空间拓扑等价的并且信息完备的相空间样本数据。在此基础上，通过对比分析模型的精度，确定最佳的万能函数逼近器神经网络模型的结构，从而达到提高预测精度的目的。实例分析表明，该方法将短期风速的预测精度提高到16.2%，发电功率的预测提高到11.24%达到了预期的效果。
找到43项技术成果数据。
找技术>-
一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法，其包括采集风电场原始数据；根据风电场原始数据进行预测分析，获得风电场的短期预测数据；基于风电场的短期预测数据，在风电并网时，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力；基于各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，计算所述可利用传输能力对应的故障概率，获得所述可利用传输能力的概率分布。本发明在获得风电场短期预测数据的基础上，考虑评估时间窗，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，考虑了风电出力波动性和并网点对可利用传输能力的影响，实现了对可利用传输能力的准确计算，对所述可利用传输能力进行比较，找到合适的风电并网点。
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计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，对标准Kruskal的每步搜索结果进行再约束，对其中超过载流量限制的连接线增加辅助线路保证线路载流量的均匀性；具体思路为对标准Kruskal搜索得到的结果进行分析，找出其中是哪一条线路对该拓扑的载流量影响最大，进而选取其它线路或增加辅助线路来代替，最终使得拓扑中的每一条线路都满足载流量的要求；标准Kruskal算法求得的风电场拓扑虽然结构上显著减少了风电场内电缆线数量，但也引入了诸如可靠性与电缆线截面等问题，其在经济指标中相对于典型排布方式并无优势可言；本发明的方法则兼顾了较短的拓扑连线与良好的可靠性，其拓扑设计技术指标和经济指标都明显优于原传统海上风电场拓扑设计结构。
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一种风电场三维远程监控系统
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及一种风电场三维远程监控系统。 风电场三维远程监控系统所提出的技术方案内容包括建立风电场的三维物理模型，建立风电场的漫游功能模块、视角切换模块和实时数据查询模块，建立了系统的人机交互界面，为虚拟现实世界的物理模型添加了电脑外设的事件响应代码，建立用户和物理模型之间的交互，建立数据远程传输模型，并将实时信息用三维立体模型的行为、颜色表现出来。该技术方案可以同二维监控平台一样进行人机交互和信息查询，实时性非常高，区别于传统的平面数据，本系统的数据和实物的状态紧密联系，风电场三维远程监控系统实现了风机参数的立体化展现，利用虚拟技术极大的还原了风场的实时状态，有利于提高监控的效率。
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一种风电场风速智能预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业,信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种风电场风速智能预测方法（专利号201210036118.0），所述方法的步骤包括数据采集与输入、数据序列分层、建立数学模型、预测综合计算和预测结果输出；数据序列分层是采用小波包分解法，将原始非平稳风速分解成至少为两个的趋于平稳的风速数据输出，风速数据输出的个数就定义为风速的序列层数；建立数学模型，是对风速的序列层数中每层数据单独进行处理，对于高频序列层建立BP神经网络模型、高频数据计算，然后进入数据栈；对于低频序列层建立时间序列模型、低频数据计算，然后进入数据栈；当所有数据全部到达数据栈后，数据栈中的所有数据才进入预测综合计算步骤进行加权计算，最后执行预测结果输出。本发明的方法属于智能法，能够实现多步超前预测。
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一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明提供一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法：采集风电场的原始数据、建立风电机组功率时序模型、建立含电池储能设备的输出功率序列模型、建立含电池储能设备的风电场可靠性评估模型、建立计及运行特性参数的可靠性评估模型、将原始采集的数据输入计算机系统出处理，获得计及电池储能设备运行特性参数的风电场可靠性参数；在本发明中，考虑了不同类型电池储能设备运行特性参数对风电场可靠性的影响，提高了对含电池储能设备的风电场可靠性评估的准确性。
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一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开了一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型。该方法包括：确定优化目标，确定约束条件，进行模型求解。具体步骤见摘要附图。本发明解决了在现有电网条件和电源结构下提高电网消纳大规模间歇式电源的能力的问题。
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台湾海峡航路与福建沿海风电场航标融合配布
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一、 成果介绍 海上风电场建设和运行期间，会对自然环境、通航环境造成一定 的影响。OWF与传统海上用户活动(例如航海、渔业等)之间的相互 作用，是海洋工程环境影响评价中的关键主题。目前，我国海事主管 机关对于海上风电场的监管还缺乏足够的政策和理论依据。风电场航 标融合配布研究海上风电场和通航航路之间的关系，结合航标配布规 则和现有的航海保障技术，梳理出风电场航标配布的原则和方法，在 此基础上对台湾海峡风电场航标融合配布进行综合论述，并选择一个 典型案例重点分析，提出航标配布方案。为航海保障主管机构加强风 电场航标配布和管理做好前期预案，为海上通航管理部门、风能开发 单位在论证和评估时提供参考。 二、 预期市场前景与效益 海上风电 场航标与航路 的融合配布对 于标记航路危 险，提醒船舶 航行安全，避 免航路资源浪 费，节约航运 以及风电设备 维护成本具有 图例 福建沿海推荐航路(2017.10) 内恤 言一中航路 ”W
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一种风电场短期风速组合预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤：1.从相关数据采集与监视控制系统中提取历史风速数据；2.对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析；3.对聚类经验模态分解得到的各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取；4.根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数进行预测；5.叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果；6.对风速预测结果进行误差分析。本发明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
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大型风电场发电功率的建模和预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：科学研究和技术服务业
技术简介
针对风电场风力发电功率不确定性对电网造成的影响，该项目开展了风电场风力发电功率预测系统研究与应用，重点研究了风力发电的特点、数值天气预报模型及预报模式、风力发电功率预测对电网稳定性的影响、风力发电功率预测的误差评价指标、风力发电功率预测的理论基础、风力发电功率预测的方法，以及在多个大型风电场应用测试与评价。在风力发电功率超短期预测方面，首次验证了风力发电功率时间序列具有混沌属性，以此为基础提出了基于混沌相空间重构的神经网络模型对风力发电功率进行预测，为神经网络模型结构的设计和调整提供理论依据。随后提出了基于多嵌入维数的神经网络集成预测模型，为多个模型进行组合预测提供一种方式。考虑风力发电功率数据的非平稳性，提出了具有多分解层次的神经网络模型。该技术4h预测误差小于5%。在风力发电功率短期预测方面，结合专业的数值天气预报（NWP），分析了风速和风功率的日相似性，提出了基于聚类分析的短期风功率多步预测模型。考虑NWP的位置对风功率预测的影响，提出了基于多位置NWP约简的短期风功率多步预测模型。与目前主要采用单一位置、单一高度的气象信息进行预测的方法不同，该方法考虑了风电场区域水平方向和垂直方向气象因素的变化，有利于提高模型的预测精度。通过对未来72h风力发电功率预测方法的研究，预测误差小于20%，时间分辨率为15min。在风力发电功率中长期预测方面，综合考虑风速时间序列的内部特性（混沌特性）和风速的外部影响因素（气象信息），提出了基于粗糙集理论的中期风速和发电量预测模型、基于灰色理论的中期风速和发电量预测模型，可以为风电场安排风机检修、风电场储能和优化备用容量提供一定的参考依据，其年预测误差小于13%。基于上述理论研究和算法仿真，综合考虑电网需求、风电场需求、技术开发要求三个方面，开发了风电场风电功率预测软件，并成功应用在多个风电场，为风电场的运行管理和电网调度提供了技术支撑，为风电接入电网的安全稳定运行做出了重要贡献，该项技术达到了国内先进水平。该项技术已经在东北地区5个大型风电场得到了实际应用，提高了风电场风能利用率，减少了风电场的弃风频次，降低了北方地区煤炭等化石能源的使用量，为京津冀地区输入性雾霾的减少做出了突出贡献，产生了较好的社会效益和经济效益。
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基于自适应相空间重构的风电场短期风速与发电功率在线预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：电力、热力、燃气及水生产和供应业
技术简介
研究基于自适应相空间重构的理论方法：主要包括确定对象的自适应样本相空间的最佳嵌入维数和延迟时间。分析新方法的性能：包括“三个分析”-预测精度分析、复杂度分析和稳定性分析。实验及现场验证：利用该方法，分别对风电场短期风速和发电功率进行实际的预测研究。风电场短期风速和发电功率具有混沌时变的特性，预测精度不高。结合相空间重构的思想，通过确定风速时间序列最佳的嵌入维数和延迟时间，将风速时间序列进行重构，以此获得与原样本空间拓扑等价的并且信息完备的相空间样本数据。在此基础上，通过对比分析模型的精度，确定最佳的万能函数逼近器神经网络模型的结构，从而达到提高预测精度的目的。实例分析表明，该方法将短期风速的预测精度提高到16.2%，发电功率的预测提高到11.24%达到了预期的效果。
找到43项技术成果数据。
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一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法，其包括采集风电场原始数据；根据风电场原始数据进行预测分析，获得风电场的短期预测数据；基于风电场的短期预测数据，在风电并网时，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力；基于各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，计算所述可利用传输能力对应的故障概率，获得所述可利用传输能力的概率分布。本发明在获得风电场短期预测数据的基础上，考虑评估时间窗，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，考虑了风电出力波动性和并网点对可利用传输能力的影响，实现了对可利用传输能力的准确计算，对所述可利用传输能力进行比较，找到合适的风电并网点。
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计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，对标准Kruskal的每步搜索结果进行再约束，对其中超过载流量限制的连接线增加辅助线路保证线路载流量的均匀性；具体思路为对标准Kruskal搜索得到的结果进行分析，找出其中是哪一条线路对该拓扑的载流量影响最大，进而选取其它线路或增加辅助线路来代替，最终使得拓扑中的每一条线路都满足载流量的要求；标准Kruskal算法求得的风电场拓扑虽然结构上显著减少了风电场内电缆线数量，但也引入了诸如可靠性与电缆线截面等问题，其在经济指标中相对于典型排布方式并无优势可言；本发明的方法则兼顾了较短的拓扑连线与良好的可靠性，其拓扑设计技术指标和经济指标都明显优于原传统海上风电场拓扑设计结构。
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一种风电场三维远程监控系统
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及一种风电场三维远程监控系统。 风电场三维远程监控系统所提出的技术方案内容包括建立风电场的三维物理模型，建立风电场的漫游功能模块、视角切换模块和实时数据查询模块，建立了系统的人机交互界面，为虚拟现实世界的物理模型添加了电脑外设的事件响应代码，建立用户和物理模型之间的交互，建立数据远程传输模型，并将实时信息用三维立体模型的行为、颜色表现出来。该技术方案可以同二维监控平台一样进行人机交互和信息查询，实时性非常高，区别于传统的平面数据，本系统的数据和实物的状态紧密联系，风电场三维远程监控系统实现了风机参数的立体化展现，利用虚拟技术极大的还原了风场的实时状态，有利于提高监控的效率。
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一种风电场风速智能预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业,信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种风电场风速智能预测方法（专利号201210036118.0），所述方法的步骤包括数据采集与输入、数据序列分层、建立数学模型、预测综合计算和预测结果输出；数据序列分层是采用小波包分解法，将原始非平稳风速分解成至少为两个的趋于平稳的风速数据输出，风速数据输出的个数就定义为风速的序列层数；建立数学模型，是对风速的序列层数中每层数据单独进行处理，对于高频序列层建立BP神经网络模型、高频数据计算，然后进入数据栈；对于低频序列层建立时间序列模型、低频数据计算，然后进入数据栈；当所有数据全部到达数据栈后，数据栈中的所有数据才进入预测综合计算步骤进行加权计算，最后执行预测结果输出。本发明的方法属于智能法，能够实现多步超前预测。
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一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明提供一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法：采集风电场的原始数据、建立风电机组功率时序模型、建立含电池储能设备的输出功率序列模型、建立含电池储能设备的风电场可靠性评估模型、建立计及运行特性参数的可靠性评估模型、将原始采集的数据输入计算机系统出处理，获得计及电池储能设备运行特性参数的风电场可靠性参数；在本发明中，考虑了不同类型电池储能设备运行特性参数对风电场可靠性的影响，提高了对含电池储能设备的风电场可靠性评估的准确性。
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一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开了一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型。该方法包括：确定优化目标，确定约束条件，进行模型求解。具体步骤见摘要附图。本发明解决了在现有电网条件和电源结构下提高电网消纳大规模间歇式电源的能力的问题。
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台湾海峡航路与福建沿海风电场航标融合配布
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一、 成果介绍 海上风电场建设和运行期间，会对自然环境、通航环境造成一定 的影响。OWF与传统海上用户活动(例如航海、渔业等)之间的相互 作用，是海洋工程环境影响评价中的关键主题。目前，我国海事主管 机关对于海上风电场的监管还缺乏足够的政策和理论依据。风电场航 标融合配布研究海上风电场和通航航路之间的关系，结合航标配布规 则和现有的航海保障技术，梳理出风电场航标配布的原则和方法，在 此基础上对台湾海峡风电场航标融合配布进行综合论述，并选择一个 典型案例重点分析，提出航标配布方案。为航海保障主管机构加强风 电场航标配布和管理做好前期预案，为海上通航管理部门、风能开发 单位在论证和评估时提供参考。 二、 预期市场前景与效益 海上风电 场航标与航路 的融合配布对 于标记航路危 险，提醒船舶 航行安全，避 免航路资源浪 费，节约航运 以及风电设备 维护成本具有 图例 福建沿海推荐航路(2017.10) 内恤 言一中航路 ”W
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一种风电场短期风速组合预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤：1.从相关数据采集与监视控制系统中提取历史风速数据；2.对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析；3.对聚类经验模态分解得到的各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取；4.根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数进行预测；5.叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果；6.对风速预测结果进行误差分析。本发明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
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大型风电场发电功率的建模和预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：科学研究和技术服务业
技术简介
针对风电场风力发电功率不确定性对电网造成的影响，该项目开展了风电场风力发电功率预测系统研究与应用，重点研究了风力发电的特点、数值天气预报模型及预报模式、风力发电功率预测对电网稳定性的影响、风力发电功率预测的误差评价指标、风力发电功率预测的理论基础、风力发电功率预测的方法，以及在多个大型风电场应用测试与评价。在风力发电功率超短期预测方面，首次验证了风力发电功率时间序列具有混沌属性，以此为基础提出了基于混沌相空间重构的神经网络模型对风力发电功率进行预测，为神经网络模型结构的设计和调整提供理论依据。随后提出了基于多嵌入维数的神经网络集成预测模型，为多个模型进行组合预测提供一种方式。考虑风力发电功率数据的非平稳性，提出了具有多分解层次的神经网络模型。该技术4h预测误差小于5%。在风力发电功率短期预测方面，结合专业的数值天气预报（NWP），分析了风速和风功率的日相似性，提出了基于聚类分析的短期风功率多步预测模型。考虑NWP的位置对风功率预测的影响，提出了基于多位置NWP约简的短期风功率多步预测模型。与目前主要采用单一位置、单一高度的气象信息进行预测的方法不同，该方法考虑了风电场区域水平方向和垂直方向气象因素的变化，有利于提高模型的预测精度。通过对未来72h风力发电功率预测方法的研究，预测误差小于20%，时间分辨率为15min。在风力发电功率中长期预测方面，综合考虑风速时间序列的内部特性（混沌特性）和风速的外部影响因素（气象信息），提出了基于粗糙集理论的中期风速和发电量预测模型、基于灰色理论的中期风速和发电量预测模型，可以为风电场安排风机检修、风电场储能和优化备用容量提供一定的参考依据，其年预测误差小于13%。基于上述理论研究和算法仿真，综合考虑电网需求、风电场需求、技术开发要求三个方面，开发了风电场风电功率预测软件，并成功应用在多个风电场，为风电场的运行管理和电网调度提供了技术支撑，为风电接入电网的安全稳定运行做出了重要贡献，该项技术达到了国内先进水平。该项技术已经在东北地区5个大型风电场得到了实际应用，提高了风电场风能利用率，减少了风电场的弃风频次，降低了北方地区煤炭等化石能源的使用量，为京津冀地区输入性雾霾的减少做出了突出贡献，产生了较好的社会效益和经济效益。
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基于自适应相空间重构的风电场短期风速与发电功率在线预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：电力、热力、燃气及水生产和供应业
技术简介
研究基于自适应相空间重构的理论方法：主要包括确定对象的自适应样本相空间的最佳嵌入维数和延迟时间。分析新方法的性能：包括“三个分析”-预测精度分析、复杂度分析和稳定性分析。实验及现场验证：利用该方法，分别对风电场短期风速和发电功率进行实际的预测研究。风电场短期风速和发电功率具有混沌时变的特性，预测精度不高。结合相空间重构的思想，通过确定风速时间序列最佳的嵌入维数和延迟时间，将风速时间序列进行重构，以此获得与原样本空间拓扑等价的并且信息完备的相空间样本数据。在此基础上，通过对比分析模型的精度，确定最佳的万能函数逼近器神经网络模型的结构，从而达到提高预测精度的目的。实例分析表明，该方法将短期风速的预测精度提高到16.2%，发电功率的预测提高到11.24%达到了预期的效果。
找到43项技术成果数据。
找技术>-
一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法，其包括采集风电场原始数据；根据风电场原始数据进行预测分析，获得风电场的短期预测数据；基于风电场的短期预测数据，在风电并网时，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力；基于各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，计算所述可利用传输能力对应的故障概率，获得所述可利用传输能力的概率分布。本发明在获得风电场短期预测数据的基础上，考虑评估时间窗，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，考虑了风电出力波动性和并网点对可利用传输能力的影响，实现了对可利用传输能力的准确计算，对所述可利用传输能力进行比较，找到合适的风电并网点。
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计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，对标准Kruskal的每步搜索结果进行再约束，对其中超过载流量限制的连接线增加辅助线路保证线路载流量的均匀性；具体思路为对标准Kruskal搜索得到的结果进行分析，找出其中是哪一条线路对该拓扑的载流量影响最大，进而选取其它线路或增加辅助线路来代替，最终使得拓扑中的每一条线路都满足载流量的要求；标准Kruskal算法求得的风电场拓扑虽然结构上显著减少了风电场内电缆线数量，但也引入了诸如可靠性与电缆线截面等问题，其在经济指标中相对于典型排布方式并无优势可言；本发明的方法则兼顾了较短的拓扑连线与良好的可靠性，其拓扑设计技术指标和经济指标都明显优于原传统海上风电场拓扑设计结构。
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一种风电场三维远程监控系统
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及一种风电场三维远程监控系统。 风电场三维远程监控系统所提出的技术方案内容包括建立风电场的三维物理模型，建立风电场的漫游功能模块、视角切换模块和实时数据查询模块，建立了系统的人机交互界面，为虚拟现实世界的物理模型添加了电脑外设的事件响应代码，建立用户和物理模型之间的交互，建立数据远程传输模型，并将实时信息用三维立体模型的行为、颜色表现出来。该技术方案可以同二维监控平台一样进行人机交互和信息查询，实时性非常高，区别于传统的平面数据，本系统的数据和实物的状态紧密联系，风电场三维远程监控系统实现了风机参数的立体化展现，利用虚拟技术极大的还原了风场的实时状态，有利于提高监控的效率。
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一种风电场风速智能预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业,信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种风电场风速智能预测方法（专利号201210036118.0），所述方法的步骤包括数据采集与输入、数据序列分层、建立数学模型、预测综合计算和预测结果输出；数据序列分层是采用小波包分解法，将原始非平稳风速分解成至少为两个的趋于平稳的风速数据输出，风速数据输出的个数就定义为风速的序列层数；建立数学模型，是对风速的序列层数中每层数据单独进行处理，对于高频序列层建立BP神经网络模型、高频数据计算，然后进入数据栈；对于低频序列层建立时间序列模型、低频数据计算，然后进入数据栈；当所有数据全部到达数据栈后，数据栈中的所有数据才进入预测综合计算步骤进行加权计算，最后执行预测结果输出。本发明的方法属于智能法，能够实现多步超前预测。
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一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明提供一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法：采集风电场的原始数据、建立风电机组功率时序模型、建立含电池储能设备的输出功率序列模型、建立含电池储能设备的风电场可靠性评估模型、建立计及运行特性参数的可靠性评估模型、将原始采集的数据输入计算机系统出处理，获得计及电池储能设备运行特性参数的风电场可靠性参数；在本发明中，考虑了不同类型电池储能设备运行特性参数对风电场可靠性的影响，提高了对含电池储能设备的风电场可靠性评估的准确性。
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一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开了一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型。该方法包括：确定优化目标，确定约束条件，进行模型求解。具体步骤见摘要附图。本发明解决了在现有电网条件和电源结构下提高电网消纳大规模间歇式电源的能力的问题。
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台湾海峡航路与福建沿海风电场航标融合配布
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一、 成果介绍 海上风电场建设和运行期间，会对自然环境、通航环境造成一定 的影响。OWF与传统海上用户活动(例如航海、渔业等)之间的相互 作用，是海洋工程环境影响评价中的关键主题。目前，我国海事主管 机关对于海上风电场的监管还缺乏足够的政策和理论依据。风电场航 标融合配布研究海上风电场和通航航路之间的关系，结合航标配布规 则和现有的航海保障技术，梳理出风电场航标配布的原则和方法，在 此基础上对台湾海峡风电场航标融合配布进行综合论述，并选择一个 典型案例重点分析，提出航标配布方案。为航海保障主管机构加强风 电场航标配布和管理做好前期预案，为海上通航管理部门、风能开发 单位在论证和评估时提供参考。 二、 预期市场前景与效益 海上风电 场航标与航路 的融合配布对 于标记航路危 险，提醒船舶 航行安全，避 免航路资源浪 费，节约航运 以及风电设备 维护成本具有 图例 福建沿海推荐航路(2017.10) 内恤 言一中航路 ”W
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一种风电场短期风速组合预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤：1.从相关数据采集与监视控制系统中提取历史风速数据；2.对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析；3.对聚类经验模态分解得到的各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取；4.根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数进行预测；5.叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果；6.对风速预测结果进行误差分析。本发明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
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大型风电场发电功率的建模和预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：科学研究和技术服务业
技术简介
针对风电场风力发电功率不确定性对电网造成的影响，该项目开展了风电场风力发电功率预测系统研究与应用，重点研究了风力发电的特点、数值天气预报模型及预报模式、风力发电功率预测对电网稳定性的影响、风力发电功率预测的误差评价指标、风力发电功率预测的理论基础、风力发电功率预测的方法，以及在多个大型风电场应用测试与评价。在风力发电功率超短期预测方面，首次验证了风力发电功率时间序列具有混沌属性，以此为基础提出了基于混沌相空间重构的神经网络模型对风力发电功率进行预测，为神经网络模型结构的设计和调整提供理论依据。随后提出了基于多嵌入维数的神经网络集成预测模型，为多个模型进行组合预测提供一种方式。考虑风力发电功率数据的非平稳性，提出了具有多分解层次的神经网络模型。该技术4h预测误差小于5%。在风力发电功率短期预测方面，结合专业的数值天气预报（NWP），分析了风速和风功率的日相似性，提出了基于聚类分析的短期风功率多步预测模型。考虑NWP的位置对风功率预测的影响，提出了基于多位置NWP约简的短期风功率多步预测模型。与目前主要采用单一位置、单一高度的气象信息进行预测的方法不同，该方法考虑了风电场区域水平方向和垂直方向气象因素的变化，有利于提高模型的预测精度。通过对未来72h风力发电功率预测方法的研究，预测误差小于20%，时间分辨率为15min。在风力发电功率中长期预测方面，综合考虑风速时间序列的内部特性（混沌特性）和风速的外部影响因素（气象信息），提出了基于粗糙集理论的中期风速和发电量预测模型、基于灰色理论的中期风速和发电量预测模型，可以为风电场安排风机检修、风电场储能和优化备用容量提供一定的参考依据，其年预测误差小于13%。基于上述理论研究和算法仿真，综合考虑电网需求、风电场需求、技术开发要求三个方面，开发了风电场风电功率预测软件，并成功应用在多个风电场，为风电场的运行管理和电网调度提供了技术支撑，为风电接入电网的安全稳定运行做出了重要贡献，该项技术达到了国内先进水平。该项技术已经在东北地区5个大型风电场得到了实际应用，提高了风电场风能利用率，减少了风电场的弃风频次，降低了北方地区煤炭等化石能源的使用量，为京津冀地区输入性雾霾的减少做出了突出贡献，产生了较好的社会效益和经济效益。
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基于自适应相空间重构的风电场短期风速与发电功率在线预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：电力、热力、燃气及水生产和供应业
技术简介
研究基于自适应相空间重构的理论方法：主要包括确定对象的自适应样本相空间的最佳嵌入维数和延迟时间。分析新方法的性能：包括“三个分析”-预测精度分析、复杂度分析和稳定性分析。实验及现场验证：利用该方法，分别对风电场短期风速和发电功率进行实际的预测研究。风电场短期风速和发电功率具有混沌时变的特性，预测精度不高。结合相空间重构的思想，通过确定风速时间序列最佳的嵌入维数和延迟时间，将风速时间序列进行重构，以此获得与原样本空间拓扑等价的并且信息完备的相空间样本数据。在此基础上，通过对比分析模型的精度，确定最佳的万能函数逼近器神经网络模型的结构，从而达到提高预测精度的目的。实例分析表明，该方法将短期风速的预测精度提高到16.2%，发电功率的预测提高到11.24%达到了预期的效果。
找到43项技术成果数据。
找技术>-
一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法，其包括采集风电场原始数据；根据风电场原始数据进行预测分析，获得风电场的短期预测数据；基于风电场的短期预测数据，在风电并网时，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力；基于各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，计算所述可利用传输能力对应的故障概率，获得所述可利用传输能力的概率分布。本发明在获得风电场短期预测数据的基础上，考虑评估时间窗，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，考虑了风电出力波动性和并网点对可利用传输能力的影响，实现了对可利用传输能力的准确计算，对所述可利用传输能力进行比较，找到合适的风电并网点。
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计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，对标准Kruskal的每步搜索结果进行再约束，对其中超过载流量限制的连接线增加辅助线路保证线路载流量的均匀性；具体思路为对标准Kruskal搜索得到的结果进行分析，找出其中是哪一条线路对该拓扑的载流量影响最大，进而选取其它线路或增加辅助线路来代替，最终使得拓扑中的每一条线路都满足载流量的要求；标准Kruskal算法求得的风电场拓扑虽然结构上显著减少了风电场内电缆线数量，但也引入了诸如可靠性与电缆线截面等问题，其在经济指标中相对于典型排布方式并无优势可言；本发明的方法则兼顾了较短的拓扑连线与良好的可靠性，其拓扑设计技术指标和经济指标都明显优于原传统海上风电场拓扑设计结构。
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一种风电场三维远程监控系统
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及一种风电场三维远程监控系统。 风电场三维远程监控系统所提出的技术方案内容包括建立风电场的三维物理模型，建立风电场的漫游功能模块、视角切换模块和实时数据查询模块，建立了系统的人机交互界面，为虚拟现实世界的物理模型添加了电脑外设的事件响应代码，建立用户和物理模型之间的交互，建立数据远程传输模型，并将实时信息用三维立体模型的行为、颜色表现出来。该技术方案可以同二维监控平台一样进行人机交互和信息查询，实时性非常高，区别于传统的平面数据，本系统的数据和实物的状态紧密联系，风电场三维远程监控系统实现了风机参数的立体化展现，利用虚拟技术极大的还原了风场的实时状态，有利于提高监控的效率。
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一种风电场风速智能预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业,信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种风电场风速智能预测方法（专利号201210036118.0），所述方法的步骤包括数据采集与输入、数据序列分层、建立数学模型、预测综合计算和预测结果输出；数据序列分层是采用小波包分解法，将原始非平稳风速分解成至少为两个的趋于平稳的风速数据输出，风速数据输出的个数就定义为风速的序列层数；建立数学模型，是对风速的序列层数中每层数据单独进行处理，对于高频序列层建立BP神经网络模型、高频数据计算，然后进入数据栈；对于低频序列层建立时间序列模型、低频数据计算，然后进入数据栈；当所有数据全部到达数据栈后，数据栈中的所有数据才进入预测综合计算步骤进行加权计算，最后执行预测结果输出。本发明的方法属于智能法，能够实现多步超前预测。
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一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明提供一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法：采集风电场的原始数据、建立风电机组功率时序模型、建立含电池储能设备的输出功率序列模型、建立含电池储能设备的风电场可靠性评估模型、建立计及运行特性参数的可靠性评估模型、将原始采集的数据输入计算机系统出处理，获得计及电池储能设备运行特性参数的风电场可靠性参数；在本发明中，考虑了不同类型电池储能设备运行特性参数对风电场可靠性的影响，提高了对含电池储能设备的风电场可靠性评估的准确性。
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一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开了一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型。该方法包括：确定优化目标，确定约束条件，进行模型求解。具体步骤见摘要附图。本发明解决了在现有电网条件和电源结构下提高电网消纳大规模间歇式电源的能力的问题。
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台湾海峡航路与福建沿海风电场航标融合配布
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一、 成果介绍 海上风电场建设和运行期间，会对自然环境、通航环境造成一定 的影响。OWF与传统海上用户活动(例如航海、渔业等)之间的相互 作用，是海洋工程环境影响评价中的关键主题。目前，我国海事主管 机关对于海上风电场的监管还缺乏足够的政策和理论依据。风电场航 标融合配布研究海上风电场和通航航路之间的关系，结合航标配布规 则和现有的航海保障技术，梳理出风电场航标配布的原则和方法，在 此基础上对台湾海峡风电场航标融合配布进行综合论述，并选择一个 典型案例重点分析，提出航标配布方案。为航海保障主管机构加强风 电场航标配布和管理做好前期预案，为海上通航管理部门、风能开发 单位在论证和评估时提供参考。 二、 预期市场前景与效益 海上风电 场航标与航路 的融合配布对 于标记航路危 险，提醒船舶 航行安全，避 免航路资源浪 费，节约航运 以及风电设备 维护成本具有 图例 福建沿海推荐航路(2017.10) 内恤 言一中航路 ”W
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一种风电场短期风速组合预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤：1.从相关数据采集与监视控制系统中提取历史风速数据；2.对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析；3.对聚类经验模态分解得到的各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取；4.根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数进行预测；5.叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果；6.对风速预测结果进行误差分析。本发明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
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大型风电场发电功率的建模和预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：科学研究和技术服务业
技术简介
针对风电场风力发电功率不确定性对电网造成的影响，该项目开展了风电场风力发电功率预测系统研究与应用，重点研究了风力发电的特点、数值天气预报模型及预报模式、风力发电功率预测对电网稳定性的影响、风力发电功率预测的误差评价指标、风力发电功率预测的理论基础、风力发电功率预测的方法，以及在多个大型风电场应用测试与评价。在风力发电功率超短期预测方面，首次验证了风力发电功率时间序列具有混沌属性，以此为基础提出了基于混沌相空间重构的神经网络模型对风力发电功率进行预测，为神经网络模型结构的设计和调整提供理论依据。随后提出了基于多嵌入维数的神经网络集成预测模型，为多个模型进行组合预测提供一种方式。考虑风力发电功率数据的非平稳性，提出了具有多分解层次的神经网络模型。该技术4h预测误差小于5%。在风力发电功率短期预测方面，结合专业的数值天气预报（NWP），分析了风速和风功率的日相似性，提出了基于聚类分析的短期风功率多步预测模型。考虑NWP的位置对风功率预测的影响，提出了基于多位置NWP约简的短期风功率多步预测模型。与目前主要采用单一位置、单一高度的气象信息进行预测的方法不同，该方法考虑了风电场区域水平方向和垂直方向气象因素的变化，有利于提高模型的预测精度。通过对未来72h风力发电功率预测方法的研究，预测误差小于20%，时间分辨率为15min。在风力发电功率中长期预测方面，综合考虑风速时间序列的内部特性（混沌特性）和风速的外部影响因素（气象信息），提出了基于粗糙集理论的中期风速和发电量预测模型、基于灰色理论的中期风速和发电量预测模型，可以为风电场安排风机检修、风电场储能和优化备用容量提供一定的参考依据，其年预测误差小于13%。基于上述理论研究和算法仿真，综合考虑电网需求、风电场需求、技术开发要求三个方面，开发了风电场风电功率预测软件，并成功应用在多个风电场，为风电场的运行管理和电网调度提供了技术支撑，为风电接入电网的安全稳定运行做出了重要贡献，该项技术达到了国内先进水平。该项技术已经在东北地区5个大型风电场得到了实际应用，提高了风电场风能利用率，减少了风电场的弃风频次，降低了北方地区煤炭等化石能源的使用量，为京津冀地区输入性雾霾的减少做出了突出贡献，产生了较好的社会效益和经济效益。
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基于自适应相空间重构的风电场短期风速与发电功率在线预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：电力、热力、燃气及水生产和供应业
技术简介
研究基于自适应相空间重构的理论方法：主要包括确定对象的自适应样本相空间的最佳嵌入维数和延迟时间。分析新方法的性能：包括“三个分析”-预测精度分析、复杂度分析和稳定性分析。实验及现场验证：利用该方法，分别对风电场短期风速和发电功率进行实际的预测研究。风电场短期风速和发电功率具有混沌时变的特性，预测精度不高。结合相空间重构的思想，通过确定风速时间序列最佳的嵌入维数和延迟时间，将风速时间序列进行重构，以此获得与原样本空间拓扑等价的并且信息完备的相空间样本数据。在此基础上，通过对比分析模型的精度，确定最佳的万能函数逼近器神经网络模型的结构，从而达到提高预测精度的目的。实例分析表明，该方法将短期风速的预测精度提高到16.2%，发电功率的预测提高到11.24%达到了预期的效果。
找到43项技术成果数据。
找技术>-
一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于大规模风电并网的可利用传输能力的计算方法，其包括采集风电场原始数据；根据风电场原始数据进行预测分析，获得风电场的短期预测数据；基于风电场的短期预测数据，在风电并网时，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力；基于各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，计算所述可利用传输能力对应的故障概率，获得所述可利用传输能力的概率分布。本发明在获得风电场短期预测数据的基础上，考虑评估时间窗，计算各个并网点在不同时刻到负荷区的可利用传输能力，考虑了风电出力波动性和并网点对可利用传输能力的影响，实现了对可利用传输能力的准确计算，对所述可利用传输能力进行比较，找到合适的风电并网点。
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计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了计及可靠性约束的海上风电场拓扑设计方法，对标准Kruskal的每步搜索结果进行再约束，对其中超过载流量限制的连接线增加辅助线路保证线路载流量的均匀性；具体思路为对标准Kruskal搜索得到的结果进行分析，找出其中是哪一条线路对该拓扑的载流量影响最大，进而选取其它线路或增加辅助线路来代替，最终使得拓扑中的每一条线路都满足载流量的要求；标准Kruskal算法求得的风电场拓扑虽然结构上显著减少了风电场内电缆线数量，但也引入了诸如可靠性与电缆线截面等问题，其在经济指标中相对于典型排布方式并无优势可言；本发明的方法则兼顾了较短的拓扑连线与良好的可靠性，其拓扑设计技术指标和经济指标都明显优于原传统海上风电场拓扑设计结构。
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一种风电场三维远程监控系统
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明涉及一种风电场三维远程监控系统。 风电场三维远程监控系统所提出的技术方案内容包括建立风电场的三维物理模型，建立风电场的漫游功能模块、视角切换模块和实时数据查询模块，建立了系统的人机交互界面，为虚拟现实世界的物理模型添加了电脑外设的事件响应代码，建立用户和物理模型之间的交互，建立数据远程传输模型，并将实时信息用三维立体模型的行为、颜色表现出来。该技术方案可以同二维监控平台一样进行人机交互和信息查询，实时性非常高，区别于传统的平面数据，本系统的数据和实物的状态紧密联系，风电场三维远程监控系统实现了风机参数的立体化展现，利用虚拟技术极大的还原了风场的实时状态，有利于提高监控的效率。
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一种风电场风速智能预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业,信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种风电场风速智能预测方法（专利号201210036118.0），所述方法的步骤包括数据采集与输入、数据序列分层、建立数学模型、预测综合计算和预测结果输出；数据序列分层是采用小波包分解法，将原始非平稳风速分解成至少为两个的趋于平稳的风速数据输出，风速数据输出的个数就定义为风速的序列层数；建立数学模型，是对风速的序列层数中每层数据单独进行处理，对于高频序列层建立BP神经网络模型、高频数据计算，然后进入数据栈；对于低频序列层建立时间序列模型、低频数据计算，然后进入数据栈；当所有数据全部到达数据栈后，数据栈中的所有数据才进入预测综合计算步骤进行加权计算，最后执行预测结果输出。本发明的方法属于智能法，能够实现多步超前预测。
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一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明提供一种含电池储能设备的风电场可靠性评估方法：采集风电场的原始数据、建立风电机组功率时序模型、建立含电池储能设备的输出功率序列模型、建立含电池储能设备的风电场可靠性评估模型、建立计及运行特性参数的可靠性评估模型、将原始采集的数据输入计算机系统出处理，获得计及电池储能设备运行特性参数的风电场可靠性参数；在本发明中，考虑了不同类型电池储能设备运行特性参数对风电场可靠性的影响，提高了对含电池储能设备的风电场可靠性评估的准确性。
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一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开了一种考虑大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型。该方法包括：确定优化目标，确定约束条件，进行模型求解。具体步骤见摘要附图。本发明解决了在现有电网条件和电源结构下提高电网消纳大规模间歇式电源的能力的问题。
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台湾海峡航路与福建沿海风电场航标融合配布
成熟度：通过小试
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一、 成果介绍 海上风电场建设和运行期间，会对自然环境、通航环境造成一定 的影响。OWF与传统海上用户活动(例如航海、渔业等)之间的相互 作用，是海洋工程环境影响评价中的关键主题。目前，我国海事主管 机关对于海上风电场的监管还缺乏足够的政策和理论依据。风电场航 标融合配布研究海上风电场和通航航路之间的关系，结合航标配布规 则和现有的航海保障技术，梳理出风电场航标配布的原则和方法，在 此基础上对台湾海峡风电场航标融合配布进行综合论述，并选择一个 典型案例重点分析，提出航标配布方案。为航海保障主管机构加强风 电场航标配布和管理做好前期预案，为海上通航管理部门、风能开发 单位在论证和评估时提供参考。 二、 预期市场前景与效益 海上风电 场航标与航路 的融合配布对 于标记航路危 险，提醒船舶 航行安全，避 免航路资源浪 费，节约航运 以及风电设备 维护成本具有 图例 福建沿海推荐航路(2017.10) 内恤 言一中航路 ”W
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一种风电场短期风速组合预测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤：1.从相关数据采集与监视控制系统中提取历史风速数据；2.对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析；3.对聚类经验模态分解得到的各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取；4.根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数进行预测；5.叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果；6.对风速预测结果进行误差分析。本发明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
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大型风电场发电功率的建模和预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：科学研究和技术服务业
技术简介
针对风电场风力发电功率不确定性对电网造成的影响，该项目开展了风电场风力发电功率预测系统研究与应用，重点研究了风力发电的特点、数值天气预报模型及预报模式、风力发电功率预测对电网稳定性的影响、风力发电功率预测的误差评价指标、风力发电功率预测的理论基础、风力发电功率预测的方法，以及在多个大型风电场应用测试与评价。在风力发电功率超短期预测方面，首次验证了风力发电功率时间序列具有混沌属性，以此为基础提出了基于混沌相空间重构的神经网络模型对风力发电功率进行预测，为神经网络模型结构的设计和调整提供理论依据。随后提出了基于多嵌入维数的神经网络集成预测模型，为多个模型进行组合预测提供一种方式。考虑风力发电功率数据的非平稳性，提出了具有多分解层次的神经网络模型。该技术4h预测误差小于5%。在风力发电功率短期预测方面，结合专业的数值天气预报（NWP），分析了风速和风功率的日相似性，提出了基于聚类分析的短期风功率多步预测模型。考虑NWP的位置对风功率预测的影响，提出了基于多位置NWP约简的短期风功率多步预测模型。与目前主要采用单一位置、单一高度的气象信息进行预测的方法不同，该方法考虑了风电场区域水平方向和垂直方向气象因素的变化，有利于提高模型的预测精度。通过对未来72h风力发电功率预测方法的研究，预测误差小于20%，时间分辨率为15min。在风力发电功率中长期预测方面，综合考虑风速时间序列的内部特性（混沌特性）和风速的外部影响因素（气象信息），提出了基于粗糙集理论的中期风速和发电量预测模型、基于灰色理论的中期风速和发电量预测模型，可以为风电场安排风机检修、风电场储能和优化备用容量提供一定的参考依据，其年预测误差小于13%。基于上述理论研究和算法仿真，综合考虑电网需求、风电场需求、技术开发要求三个方面，开发了风电场风电功率预测软件，并成功应用在多个风电场，为风电场的运行管理和电网调度提供了技术支撑，为风电接入电网的安全稳定运行做出了重要贡献，该项技术达到了国内先进水平。该项技术已经在东北地区5个大型风电场得到了实际应用，提高了风电场风能利用率，减少了风电场的弃风频次，降低了北方地区煤炭等化石能源的使用量，为京津冀地区输入性雾霾的减少做出了突出贡献，产生了较好的社会效益和经济效益。
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基于自适应相空间重构的风电场短期风速与发电功率在线预测研究
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：电力、热力、燃气及水生产和供应业
技术简介
研究基于自适应相空间重构的理论方法：主要包括确定对象的自适应样本相空间的最佳嵌入维数和延迟时间。分析新方法的性能：包括“三个分析”-预测精度分析、复杂度分析和稳定性分析。实验及现场验证：利用该方法，分别对风电场短期风速和发电功率进行实际的预测研究。风电场短期风速和发电功率具有混沌时变的特性，预测精度不高。结合相空间重构的思想，通过确定风速时间序列最佳的嵌入维数和延迟时间，将风速时间序列进行重构，以此获得与原样本空间拓扑等价的并且信息完备的相空间样本数据。在此基础上，通过对比分析模型的精度，确定最佳的万能函数逼近器神经网络模型的结构，从而达到提高预测精度的目的。实例分析表明，该方法将短期风速的预测精度提高到16.2%，发电功率的预测提高到11.24%达到了预期的效果。