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
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-09-14 11:02:40
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：“科创中国”综合能源产业科技服务团| 王伯钊 | 2023-11-01 20:45:14
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。
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。
- 输电线路覆冰预测模型的应用可以有效地预测输电线路的覆冰情况，对于电力系统的安全运行和输电线路的维护管理具有重要意义。
- 通过对历史气象数据的分析，训练覆冰预测模型，可以实现对未来覆冰情况的准确预测，为电力系统的规划和运行提供科学依据。
- 覆冰预测装置和电子设备的应用，可以实现对输电线路的实时监测和预警，及时发现覆冰问题并采取相应的措施，有效避免覆冰对输电线路的影响。
- 覆冰预测模型的应用还可以为电力系统的融冰决策和应急抢险工作提供数据支持，提高应急响应的准确性和及时性。
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。
- 提高输电线路的安全性和可靠性。通过对覆冰情况的准确预测，可以及时采取措施避免覆冰对输电线路的影响，减少线路故障和事故的发生，提高电力系统的安全性和可靠性。
- 降低电力系统的运行成本。通过对覆冰预测模型的应用，可以减少对输电线路的维护和管理成本，提高电力系统的运行效率和经济性。
- 促进电力行业的发展和创新。覆冰预测模型的应用需要依托于先进的技术和设备，可以促进电力行业的技术创新和发展，提高电力行业的竞争力和市场占有率。
- 为其他领域提供重要的参考和借鉴。覆冰预测模型不仅在电力系统中具有广泛应用，还可以为其他领域提供重要的参考和借鉴，例如道路交通、航空航天等领域。
覆冰预测模型的训练方法、预测方法、装置和电子设备的应用前景广阔，具有重大的经济、社会和技术效益。随着技术的不断进步和应用领域的不断扩展，其发展前景将更加广阔。
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