Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
专利交易 商标交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 三峡海上风电运维(广东)有限公司施善伟获国家专利权

三峡海上风电运维(广东)有限公司施善伟获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉三峡海上风电运维(广东)有限公司申请的专利基于爬坡识别的海上风电功率波动预测方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120978706B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510846865.8,技术领域涉及:H02J3/00;该发明授权基于爬坡识别的海上风电功率波动预测方法及系统是由施善伟;马凯;施运宾;江钟;应星星设计研发完成,并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

基于爬坡识别的海上风电功率波动预测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了基于爬坡识别的海上风电功率波动预测方法及系统,涉及风电功率预测相关技术领域,该方法包括:基于目标场景的场景特征,获取超额样本数据集;对超额样本数据集进行拟合分析,并计算获取超额样本变化率曲线集;采用小波变换进行时频域分析,进行聚类分析;遍历频域响应工况集,评价每个频域响应工况的关注度值,并构建复数个工况映射模型;进行自适应爬坡识别,并根据爬坡识别预测结果进行实时功率波动预测。解决了现有技术中存在的面对高度非线性和多尺度特征的复杂海上风电难以有效应对突发性功率变化,导致海上风电功率波动预测精度低、风电运行稳定性较差的技术问题,达到了提高功率波动预测的准确性及运行稳定性的技术效果。

本发明授权基于爬坡识别的海上风电功率波动预测方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于爬坡识别的海上风电功率波动预测方法,其特征在于,所述方法包括: 基于目标场景的场景特征,进行超额样本采集,获取超额样本数据集; 对所述超额样本数据集进行拟合分析,并基于拟合分析结果计算获取对应的超额样本变化率曲线集; 采用小波变换对所述超额样本变化率曲线集进行时频域分析,从中提取多维频域特征,并对所述多维频域特征进行聚类分析,输出聚类结果为频域响应工况集; 遍历所述频域响应工况集,结合统计分析方法评价每个频域响应工况的关注度值,并对应构建复数个工况映射模型,其中,所述工况映射模型对应标记有适用区间; 基于复数个所述工况映射模型进行自适应爬坡识别,并根据爬坡识别预测结果进行实时功率波动预测; 其中,遍历所述频域响应工况集,结合统计分析方法评价每个频域响应工况的关注度值,并对应构建复数个工况映射模型,包括: 基于所述聚类结果,统计分析确定工况类别的爬坡识别准确率和出现频率; 加权所述爬坡识别准确率和所述出现频率,确定每个所述频域响应工况的关注度值,并根据所述关注度值,配置每个所述频域响应工况对应的模型构建约束; 根据所述模型构建约束,构建并训练复数个所述工况映射模型; 其中,根据所述模型构建约束,构建并训练复数个所述工况映射模型,包括: 迭代构建基础映射模型,并存入基础模型库; 根据所述模型构建约束,于所述基础模型库进行可重复调用,生成复数个工况基础模型组; 对复数个所述工况基础模型组进行随机交叉,并基于所述多维频域特征与所述超额样本数据集对交叉后的复数个所述工况基础模型组进行监督训练与集成学习,获取复数个所述工况映射模型; 其中,所述模型构建约束包括: 模型复杂度约束,用于限制单个所述基础映射模型的模型规模; 模型数量约束,用于限制所述工况基础模型组中的模型数量; 模型结构约束,用于限定调用的所述基础映射模型的结构类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人三峡海上风电运维(广东)有限公司,其通讯地址为:529800 广东省阳江市阳西县上洋镇河北片区X605县道北侧综合楼三楼(住所申报);或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。