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公开(公告)号：CN116341755A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310389686.7
申请日：2023-04-12
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06F30/20 , G06N3/006 , H02J3/00 , G06F111/04
Abstract: 一种基于潮流及流分布的综合能源系统局部优化方法，包括以下步骤：步骤(1)建立综合能源系统网络潮流模型；综合能源系统网络潮流模型包括电力系统潮流模型、热力系统潮流模型、天然气系统潮流模型和耦合元件模型；采用基尔霍夫定律建立综合能源系统网络流模型；综合能源系统网络流模型包括电力系统流模型、热力系统流模型、天然气系统流模型；通过分析系统潮流、流及损计算结果，以综合考虑效率等指标，分析出系统薄弱环节。在不改变整体配置的前提下对系统薄弱环节及周边网络进行局部优化，在解决实际应用中优化配置灵活性问题的同时减少迭代计算量。
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公开(公告)号：CN115408921A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110582409.9
申请日：2021-05-27
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了基于行为特征深度学习的风功率预测方法和系统，应用于机器学习、新能源技术领域，包括以下步骤：获取数据步骤、数据预处理步骤、矩阵构建步骤、数据划分步骤、梯度提取步骤、3D‑CNN网络训练步骤、训练结束判定步骤、风电场发电功率预测步骤。本发明相对于分阶段提取风电场发电功率数据的时空特征方案，本方法能对发电功率的时空特征进行整体提取，保证了特征的整体性，同时有利于算法的反向传播和反向优化；针对实际风电场建立风功率预测模型，并按照中短期预测的要求，实现对风电场输出功率的预测，预测准确率高，平均相对误差和均方根误差低。
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公开(公告)号：CN102168780A
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN201110112785.8
申请日：2011-05-03
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: F16L55/04
Abstract: 一种用于消减压力管道流体压力脉动的缓冲装置，属管件技术领域，用于解决控制流体压力脉动问题。它包括一个两端为半球状封头、中间为中空圆柱筒的压力容器体，在压力容器体一侧半球状封头顶端设有进液口，在中空圆柱筒靠近进液口侧设有出液口，在中空圆柱筒内设有孔板，孔板将压力容器体分为大小两个腔室，进液口、出液口均位于小腔室，进液口、出液口处分别连接进液管、出液管，其中，进液管穿过孔板向压力容器体中部延伸。本发明改变了原蓄能器三通结构，使脉动流体压力不均匀度得到充分的减弱，进而从根本上消减了管道内的流体脉动。本发明可以使得管系中流体脉动得到充分的降低，保证了系统的安全和稳定运行。
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公开(公告)号：CN119442510A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411445974.0
申请日：2024-10-16
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/17 , G06F30/28 , G06F113/06 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种复杂地形下风电机组三维尾流模型构建方法。预设尾流速度亏损呈现高斯分布特性，基于各向异性的尾流线性膨胀假设及质量守恒定律，得到平坦地形下的3DJG‑U尾流模型；基于计算流体力学方法对复杂地形开展数值模拟，确定复杂地形风电场内各位置处局部风速，以局部风速作为尾流模型入流项，以源于风电机组轮毂中心的流线作为风电机组的尾流中心线；基于3DJG‑U尾流模型、复杂地形风电场内各位置处局部风速和风电机组的尾流中心线，推导得到复杂地形下的风电机组的三维尾流模型。本发明属于风电机组领域。本发明可以更准确地评估复杂地形风电场内风电机组间由于尾流效应造成的速度亏损，提高风电场经济效益和运行安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118887154A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202310461106.0
申请日：2023-04-26
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06T7/00 , G06T5/10 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种太阳能电池板裂纹缺陷的图像检测方法。该方法包含以下步骤:S1对太阳能电池板拍摄电致发光图片，获取带有太阳能电池板裂纹缺陷的图像；S2对带有裂纹缺陷的图像进行数据集标注；S3构建数据输入模块。S4构建特征提取模块；S5构建自适应角度模块；S6构建完整的深度学习网络结构；S7对数据集进行划分；S8将图像数据输入到网络结构中进行训练；S9对太阳能电池板裂纹进行检测。本发明综合考虑太阳能发电板发电效率变低的问题，研究了一种太阳能电池板裂纹缺陷的图像检测方法，构建了新的模型结构，该方法与现有的模型相比具有一定的优势。
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公开(公告)号：CN118826059A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410817937.1
申请日：2024-06-24
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定)
Inventor： 周军 , 马润生 , 赵文强 , 王正伟 , 石生超 , 祁富志 , 范彩兄 , 徐嘉伟 , 王克荣 , 李宇旸 , 马春安 , 金顺安 , 卢孟宇 , 巨生云 , 韩旭 , 朱霄珣
Abstract: 本发明涉及电网调频技术领域，尤其是提供一种基于多元复合储能系统的火电机组调频方法及系统，包括如下步骤：构建调频功率分配模型，对电网频率偏差值进行分解并分配至复合储能系统和火电机组，其中复合储能系统至少包括电池储能系统和压缩空气储能系统；基于模糊控制将分配至火电机组的调频功率二次分配至复合储能系统，输出复合储能系统最优调频分配结果；构建自适应功率调整模型，输出复合储能系统最优调频功率。其目的在于，实现基于多元复合储能系统、火电机组耦合调频，使火电机组可灵活地响应电网调频需求，降低多元复合储能系统耦合火电机组电网调频的成本，提高电网调频的持续性。
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公开(公告)号：CN116630546A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310665447.X
申请日：2023-06-07
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06T17/00 , G06F30/20 , G06F113/08 , G06F113/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及风场数据分析技术领域，具体而言，涉及一种海上漂浮式风力机三维尾流模型，包括以下步骤：S1：添加尾流高斯函数分布和垂直方向风切变构建无波浪作用下风机的尾流模型，对其命名为三维Jensen‑Gaussian(3DJG)模型；S2：在3DJG尾流模型中，将波浪运动导致的漂浮式机组平台位置移动转化为三维坐标的变换；S3：在改进类偏航尾流模型的基础上，将由波浪运动造成的风轮平面与竖直方向的偏转角转化为尾流偏移量，并添加到三维变换后模型的z方向上，得到风浪作用下漂浮式风力机组3D‑OFWT模型。本发明旨在获得下游流场的输入信息，为下游风力机的动载荷分析提供参考。可应用于实际风电场，为漂浮式风电场风功率预测及机组控制运行策略设计提供指导，提高风力机性能，提升能量输出。
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公开(公告)号：CN115759184A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211354746.3
申请日：2022-11-01
Applicant: 新疆新能集团有限责任公司乌鲁木齐电力建设调试所 , 华北电力大学(保定) , 国网新疆电力科学研究院
IPC: G06N3/043 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/241 , F03B15/00
Abstract: 本发明涉及水轮发电机组监测技术领域，且公开了水轮发电机组在线状态监测方法，包括以下步骤：a、建立各个子神经网络的典型征兆的模糊规则和隶属函数库；b、将模糊规则和隶属函数用神经网络表示；c、训练神经网络修改隶属函数的参数，求得精确的模糊规则；d、从神经网络中提取修改后的隶属函数和模糊规则，并将这些规则和隶属函数保存在专家系统知识库中，帮助解释神经网络的内部表示和操作。该水轮发电机组在线状态监测方法及系统，在不拆卸机组的前提下，采用标准的步骤和方法，现场校验在线状态监测系统的核心设备各通道信号采集的准确性，以及软件的幅频分析功能和报警逻辑，从而解决了水轮发电机组在线状态监测系统现场校验的问题。
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公开(公告)号：CN112884727A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110151394.0
申请日：2021-01-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种风力机叶片振动监测方法，包括步骤：步骤一，选取叶片的尖端为振动的参考点，使图像采集装置的镜头对准参考点，以获取振动图像；步骤二，将振动图像分解成帧，并对每一帧进行预处理，以消除噪声；步骤三，选取参考点在每一帧的像素坐标，并对像素坐标进行转化，记录参考点转换后的像素坐标，并绘制转化后的像素坐标值与时间t的关系图；步骤四，对关系图进行曲线拟合，并对拟合曲线f(t)做傅里叶变化得到F(ω)。将图像采集装置放置于机座，并调整角度使其对准待监测的叶片的参考点，既保证了采集图像的清晰度，亦能够实时采集图像；且采用上述方法，绘制像素坐标值与时间t的关系图，并通过拟合及傅里叶变化得到振动频率ω的组成和占比。
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