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公开(公告)号：CN110673578B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910931788.0
申请日：2019-09-29
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种故障劣化程度确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取故障诊断数据；基于半非负矩阵分解对所述故障诊断数据进行矩阵分解生成特征数据集；根据所述特征数据集以及预设的第一故障诊断模型确定是否存在第一故障；根据所述故障诊断数据以及预设的第一故障劣化评价模型确定第一故障的劣化程度。本发明实施例提供的故障劣化程度确定方法，其中第一故障诊断模型以及第一故障诊断模型是基于大量的样本数据以及非负矩阵分解算法预先训练生成，对故障的判断以及故障劣化程度具有较高的准确率，此外还能够判断出故障的劣化程度，便于用户获取更加全面的故障信息。
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公开(公告)号：CN105065184B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201510487072.8
申请日：2015-08-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: F03B13/16
Abstract: 一种链式波浪能发电装置，包括浮球杆、T型杆、柱塞式液压泵、发电水轮机、气囊、壳体。所述气囊固定于壳体的外部顶端，所述发电水轮机和柱塞式液压泵固定于壳体内部，所述柱塞式液压泵的一端与发电水轮机相连，所述柱塞式液压泵的另一端与T型杆的一端相连，T型杆的另一端浮球杆相连；本发明提供的一种链式波浪能发电装置通过设置浮筒，利用波浪的上下运动将波浪能转化为机械能，从而带动发电水轮机发电，结构简单合理，易于拆装，同时带有气囊可控制整个壳体的漂浮度，适合于离岸式、近岸式、沿岸式。
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公开(公告)号：CN105790293A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610121884.5
申请日：2016-03-04
Applicant: 国网青海省电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国网青海省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种结合超级电容与蓄电池的微电网储能装置及控制方法，属于微电网控制技术领域。首先将微电网的功率调度指令分解为高频部分与低频部分，然后由超级电容输出功率调度指令的高频部分，由蓄电池负责输出功率调度指令的低频部分，并引入变比例下垂控制器、虚拟阻抗以及储能单元端电压前馈等控制手段，从而可保证微电网的稳定运行并提高系统电能质量。
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公开(公告)号：CN104898605A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510165719.5
申请日：2015-04-09
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41875
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差指标的火电机组负荷控制系统性能评价方法，包括以下步骤：A、采集系统正常运行时期的输出数据N和监测运行时期的输出数据M；B、求解输出数据N和输出数据M的协方差矩阵评价函数；C、对步骤B中的评价函数进行修正，对系统的性能进行评价。本发明能够改进现有技术的不足，评价结果精确度高。
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公开(公告)号：CN116882799A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310649553.9
申请日：2023-06-02
Applicant: 华北电力大学(保定) , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司西北电力试验研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种融合指标的智能磨组运行组合方法，对磨组运行方式进行智能分组，采集不同运行工况下特性指标计算所需的运行参数；根据采集的运行参数计算经济指标和特性指标；确定经济指标优先或者特性指标优先的原则；根据机组运行工况、磨组是否异常以及可供运行的磨组，寻找分组中满足工况的磨组运行组合方式；根据确定的优先指标，智能计算满足工况的磨组运行组合方式下对应的综合指标，并筛选出最优综合指标对应的磨组运行组合方式。通过本申请组合方法，融合经济指标、特性指标、综合指标和基于经济指标优先或者特性指标优先的原则，智能选择最优磨组运行组合方式，提高燃烧的经济性、可靠性、稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112748717B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011461747.9
申请日：2020-12-08
Applicant: 华北电力大学(保定) , 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于证据融合的执行器故障诊断方法，包含以下步骤：步骤A、采集执行器的数据信号，并进行预处理；步骤B、采用基于信号趋势分析的方法计算性能指标，并对指标结果加以改进；步骤C、使用基于LS‑SVM的概率输出判断数据的模式；步骤D、利用证据理论将前两步的诊断结果融合；步骤E、根据融合结果判断当前的执行器故障状态，本发明基于信号趋势分析的诊断指标不依赖于对象的数学模型，直接分析各类故障的数据信号的趋势变化特征，具有明确的物理机理含义，工程实现能力强，不仅能检测故障，还能识别故障的机理特征信息。
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公开(公告)号：CN109032117B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201811039769.9
申请日：2018-09-06
Applicant: 华北电力大学(保定) , 浙江浙能嘉华发电有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种基于ARMA模型的单回路控制系统性能评价方法，用于解决控制系统的在线评价问题，所述方法包括以下步骤：a.采集待评价控制回路被控变量PV的当前时刻数据；b.对输出数据进行预处理，包括剔除异常数据和平稳化处理；c.计算控制回路的性能指标；d.根据控制回路性能指标给出PI控制器参数的优化建议。本发明通过对一段时间的历史输出数据进行时间序列分析得到控制回路的性能指标，根据控制回路的性能指标给出PI控制器参数的调节方向，使控制器性能达到最佳。本方法无需系统的精确模型和传递函数阵，只需要系统运行数据和迟延时间信息，不会影响系统正常运行，适用于工业现场进行在线性能评价。
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公开(公告)号：CN110673578A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910931788.0
申请日：2019-09-29
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种故障劣化程度确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取故障诊断数据；基于半非负矩阵分解对所述故障诊断数据进行矩阵分解生成特征数据集；根据所述特征数据集以及预设的第一故障诊断模型确定是否存在第一故障；根据所述故障诊断数据以及预设的第一故障劣化评价模型确定第一故障的劣化程度。本发明实施例提供的故障劣化程度确定方法，其中第一故障诊断模型以及第一故障诊断模型是基于大量的样本数据以及非负矩阵分解算法预先训练生成，对故障的判断以及故障劣化程度具有较高的准确率，此外还能够判断出故障的劣化程度，便于用户获取更加全面的故障信息。
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公开(公告)号：CN108921230A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810829619.1
申请日：2018-07-25
Applicant: 浙江浙能嘉华发电有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种基于类均值核主元分析和BP神经网络的故障诊断方法，所述方法首先根据故障类型对设备运行的历史数据进行分类，得到有故障类标签的数据集；然后对数据集进行标准化处理，计算其类均值核矩阵，进行中心化；再计算中心化后的类均值核矩阵的特征值和特征向量，抽取核主元成分，得到降维后的样本数据集；用样本数据集对神经网络进行训练；最后用训练好的神经网络对设备进行故障识别。本发明将类均值核主元分析与BP神经网络相结合，不对被检测系统发出任何指令，只使用被检测系统的运行数据就能够实现对各种生产系统的故障诊断。本方法计算复杂低，具有诊断速度快、准确性高、泛化性好等特点。
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公开(公告)号：CN105114238B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201510487074.7
申请日：2015-08-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y02E10/38
Abstract: 本发明涉及可再生能源发电技术和海洋装备领域，公开了一种摆板式波浪能发电系统及其控制方法，装置主要包括发电舱、摆杆、摆板、立柱、弹簧、传动杆、T型杆、控制电路；所述传动杆包括传动杆a、传动杆b、传动杆c，传动杆d，T型杆包括T型杆a、T型杆b；所述控制电路包括舵机、速度传感器、第一水位传感器、第二水位传感器、电压传感器、电流传感器、整流器、MCU、DC‑DC变换器、驱动模块、第一电容、第二电容、负载；方法主要包括采集摆板式波浪能发电系统所在水域的波浪速度、波浪高度和摆板高度，根据波浪高度和波浪速度和当前时刻的摆板高度计算速度生成控制舵机转动的指令，在利用采用扰动观察法，发电系统寻找最大功率点，本发明能有效提高摆板式波浪能发电系统效率。
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