(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210927422.8 (22)申请日 2022.08.03 (71)申请人 国网河北省电力有限公司电力科 学 研究院 地址 050021 河北省石家庄市裕华区体 育 南大街238号 申请人 国家电网有限公司 　天津大学 (72)发明人 李晓明　张蕊　于腾凯　胡雨卓　 曾沅　张文旭　高泽明　孙章岭　 (74)专利代理 机构 石家庄国为知识产权事务所 13120 专利代理师 刘少卿 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06F 16/2458(2019.01)G06N 20/10(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种新能源最大发电能力计算方法、 终端及 存储介质 (57)摘要 本申请提供一种新能源最大发电能力计算 方法、 终端及存储介质。 该方法包括： 获取多个历 史时刻的历史数据， 其中， 历史数据包括风力发 电机组的风电功率数据以及风力发电机组所在 区域的风速数据和风向数据， 筛选部分历史时刻 的历史数据作为目标数据， 其中， 目标数据为同 等条件的历史数据中风电功率数据最大的历史 数据， 同等条件的历史数据为风速数据和风向数 据均相同的历史数据， 基于目标数据生成样本 集， 并基于样本集构建最大发电能力计算模型， 最大发电能力计算模型用于基于待预测时刻 的 风速数据和风向数据， 预测风力发电机组在所述 待预测时刻的最大发电能力。 本申请能够提高最 大发电能力计算的准确性 以及提高电力系统整 体频率的稳定性。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 115293424 A 2022.11.04 CN 115293424 A 1.一种新能源最大发电能力计算方法， 其特 征在于， 包括： 获取多个历史时刻的历史数据， 其中， 所述历史数据包括风力发电机组的风电功率数 据以及所述 风力发电机组所在区域的风速数据和风向数据； 筛选部分历史时刻的历史数据作为目标数据， 其中， 所述目标数据为同等条件的历史 数据中风电功率数据最大的历史数据， 所述同等条件的历史数据为风速数据和风向数据均 相同的历史数据； 基于所述目标数据生成样本集， 并基于所述样本集构建最大发电能力计算模型， 所述 最大发电能力计算模型用于基于待预测时刻的风速数据和风向数据， 预测所述风力发电机 组在所述待预测时刻的最大发电能力。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述筛选部分历史时刻的历史数据作为目 标数据包括： 构建立体直角坐标系， 将所述风力发电机组的风电功率数据、 所述风力发电机组所在 区域的风速数据和风向数据分别作为该立体直角坐标系的Z轴数据、 X轴数据和Y轴数据， 绘 制所述风力发电机组的风速 ‑风向‑出力三维散点图； 在所述风速‑风向‑出力三维散点图中拟合得到上包络面； 选取落于所述上包络面中以及上 方的散点所对应的历史数据作为目标 数据。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述选取落于所述上包络面中以及上方的 散点所对应的历史数据作为目标 数据， 包括： 选取满足预设条件的散点对应的历史数据作为目标 数据， 其中， 所述预设条件为： z‑f(x,y)≥0 其中， x,y,z为所述风速 ‑风向‑出力三维散点图中的一个散点， z为所述风力发电机组 的风电功率数据， x为所述风力发电机组所在区域的风速数据， y为所述风力发电机组所在 区域的风向数据， f(x,y)为所述上包络面的函数表达式。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标数据生成样本集， 并基 于所述样本集构建最大发电能力计算模型， 包括： 对所述目标数据进行归一化处理， 生成样本集， 其中， 所述样本集中的数据包括所述风 力发电机组的风电功 率归一化值、 所述风力发电机组所在区域的风速归一化值和所述风力 发电机组所在区域的风向归一 化值， 所述样本集分为训练样本集和 测试样本集； 以所述训练样本集和所述测试样本集， 构建最大发电能力计算模型。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述以所述训练样本集和所述测试样本 集， 构建最大发电能力计算模型， 包括： 构建支持向量机模型； 以所述训练样本集中的风速归一化值和风向归一化值作为所述支持向量机模型的输 入值， 所述训练样本集中的风电功率归一化值作为所述支持向量机模型 的输出的标签， 对 所述支持向量机进行训练， 得到训练后的支持向量机模型； 以所述测试样本集中的风速归一化值和风向归一化值作为所述训练后的支持向量机 模型的输入值， 通过对所述训练后的支持向量机进行测试， 确定所述训练后的支持向量机 为最大发电能力计算模型。 6.根据权利要求1所述方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115293424 A 2获取所述风力发电机组所在区域在待预测时刻的风速数据和风向数据； 将所述风力发电机组所在区域在待预测时刻的风速数据和风向数据输入所述最大发 电能力计算模型， 以得到所述 风力发电机组在所述待预测时刻的最大发电能力。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取多个历史时刻的历史数据， 包括： 从数据采集与监视控制系统中获取所述风力发电机组在多个历史时刻的风电功率数 据； 从数值天气预报系统中获取所述风力发电机组所在区域在所述多个历史时刻的风速 数据和风向数据。 8.一种新能源最大发电能力计算装置， 其特征在于， 包括： 获取模块、 筛选模块和构建 模块： 所述获取模块， 用于获取多个历史时刻的历史数据， 其中， 所述历史数据包括风力发电 机组的风电功率数据以及所述 风力发电机组所在区域的风速数据和风向数据； 所述筛选模块， 用于筛选部分历史时刻的历史数据作为目标数据， 其中， 所述目标数据 为同等条件的历史数据中风电功 率数据最大的历史数据， 所述同等条件的历史数据为风速 数据和风向数据均相同的历史数据； 所述构建模块， 用于基于所述目标数据生成样本集， 并基于所述样本集构建最大发电 能力计算模型， 所述最大发电能力计算模型用于基于待预测时刻的风速数据和风向数据， 预测所述 风力发电机组在所述待预测时刻的最大发电能力。 9.一种终端， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至7 中任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115293424 A 3