科创中国
覆冰预测模型的训练方法、预测方法、装置和电子设备
发布时间: 2023-09-14
基本信息
合作方式：
合作开发
成果类型：
发明专利
行业领域：
新能源产业
成果介绍
对于风机发生覆冰的情况，现有技术通常基于物理仿真实验的研究，和基于风机scada运行工况数据进行覆冰发生后的检测；而基于气象数据对风机覆冰预测研究较少。
基于传统机器学习的覆冰预测方法存在局限性，一方面，这种方法采用样本数量较少的历史数据进行模型训练，模型难以挖掘复杂气象条件的特征关系。另一方面，在采用训练好的模型进行预测时，也不能保证预测精度，即在小样本条件下模型训练缺乏足够样本，难以确保模型的泛化能力，导致实际应用中覆冰预测精度存在不足。
本项目提出一种覆冰预测模型的训练方法、预测方法、装置和电子设备，以解决相关技术中存在的小样本前提下、基于传统机器学习的覆冰预测方法在模型训练时难以确保模型的泛化能力且进行预测时不能保证对覆冰预测精度的问题。
成果亮点
亮点一：建立了提供一种覆冰预测模型训练方法，解决了现有技术中的小样本前提下、基于传统机器学习的覆冰预测方法在模型训练时难以确保模型的泛化能力且进行预测时不能保证对覆冰预测精度的问题。
亮点二：研发了样本对的构建方式，极大的扩充训练时样本集的数量，能够提高训练后的模型的泛化能力。
亮点三：开发了模型训练方法，能过滤多种所述气象实测指标数据中的非重要特征，同时还能捕获特征之间各种相互关系，以考虑各种细微气象条件下存在复杂的耦合关系。
团队介绍
本团队具备博士学历1人，硕士学历2人，高级职称1人，中级职称2人。主要从事电力系统（电力自动化、电网安全、储能、虚拟电厂、电力交易等）、气象（气象建模、气象-功率预测、自然灾害预警、数值天气预报等）、新能源（风功率预测、光功率预测、AGC、AVC、稳控、快速调频等）方向技术研究，业务已覆盖全国，并延伸至海外地区，为各发电集团、各地方能源公司的新能源场站发电并网业务提供多方位解决方案，并持续加大科技创新，形成多项科技成果。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”综合能源产业科技服务团 (中国能源研究会) 评价时间：2023-11-01
何雅玲
西安交通大学能源与动力工程学院热流科学与工程系
博士生导师,系主任
综合评价
覆冰预测模型的训练方法、预测方法、装置和电子设备是一项重要的科技成果，具有创新性、技术含量高、应用前景广阔等特点，对于推动电力行业的发展和智能化升级具有重要的作用。
该科技成果在创新性和技术实现方面具有独特性和领先优势，为输电线路的覆冰预测和管理提供了重要的技术支持和解决方案，具有很高的应用价值和市场前景。
建议进一步加强对该科技成果的推广和应用，加强与电力行业和其他相关领域的合作与交流，促进其在输电线路监测和管理领域的广泛应用，为电力系统的安全运行和智能化升级做出更大的贡献。同时建议持续关注该科技成果的最新进展和市场变化，及时进行技术升级和创新，以满足不断变化的市场需求和社会发展需要。
查看更多>
下载app