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公开(公告)号：CN112084651A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010927855.4
申请日：2020-09-07
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种计及疲劳损伤的多时间尺度风电IGBT可靠性评估方法及系统，利用多时间尺度来综合提取功率器件的寿命信息；建立IGBT模块的电热耦合模型用以获得结温数据；建立IGBT在不同老化状态下的稳态结温数据库；在短期时间尺度剖面下，基于SCADA监测数据，通过电热耦合模型实时输出结温数据，并计算实时热应力循环次数；在长期时间尺度剖面下，依托风机SCADA监测数据获得风速概率分布曲线；结合Bayerer寿命预测模型和稳态结温数据库预先获得在不同老化阶段IGBT可承受的最大热应力循环次数；以热应力循环次数为衔接不同时间尺度的评估结果，计算风电变流器IGBT的累积损伤度和预估寿命。本发明具备较强的在线监测能力。
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公开(公告)号：CN112541528B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202011398768.0
申请日：2020-12-02
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 武汉大学
Inventor： 明月 , 熊一 , 文习山 , 陈小月 , 李猎 , 廖晓红 , 陈然 , 高晓晶 , 唐学军 , 柯方超 , 周秋鹏 , 孙利平 , 马莉 , 王巍 , 熊川羽 , 张赵阳 , 王琪鑫 , 段志强 , 周蠡 , 李智威 , 姜山 , 张雪霏 , 贺兰菲 , 董弘川 , 郭婷 , 廖爽 , 邹雨馨 , 任羽纶
IPC: G06F18/23213 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于模糊聚类的输变电工程造价预测指标优化方法，该方法先从技经算量体系中提炼出n个指标，再将聚类中心的初始数量设定为2，并采用模糊聚类算法对各指标进行分类，然后根据模糊聚类结果计算出隶属度评价指标K，随后将聚类中心的数量加一，采用模糊聚类算法不断迭代，直至计算得到的K值达到最大值，并将此时K值所对应的聚类中心作为优化后的指标。本设计不仅能够有效降低预测的计算难度，而且能够提高预测精度。
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公开(公告)号：CN112653142B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011501748.1
申请日：2020-12-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鲸群算法优化深度Transformer网络的风电功率预测方法及系统，将风电功率及其相关的影响因素的序列数据作为样本数据，将样本数据划分为训练集和测试集；根据初始化的超参数的取值建立Transformer网络模型，对训练集和测试集中的数据分别进行训练和预测，且将风电功率预测的平均绝对误差作为各鲸群的适应度值；根据鲸群个体的初始适应度值确定其局部最优位置，利用鲸群寻优更新当前最优位置，通过比较局部与全局的最优解来获得最好的预测效果；经过鲸群算法的若干次迭代后获得最优的Transformer网络中超参数组合，对风电功率进行预测。本发明结合优化算法和深度学习预测算法，大大提高了风电功率预测的精确度。
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公开(公告)号：CN112084651B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010927855.4
申请日：2020-09-07
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种计及疲劳损伤的多时间尺度风电IGBT可靠性评估方法及系统，利用多时间尺度来综合提取功率器件的寿命信息；建立IGBT模块的电热耦合模型用以获得结温数据；建立IGBT在不同老化状态下的稳态结温数据库；在短期时间尺度剖面下，基于SCADA监测数据，通过电热耦合模型实时输出结温数据，并计算实时热应力循环次数；在长期时间尺度剖面下，依托风机SCADA监测数据获得风速概率分布曲线；结合Bayerer寿命预测模型和稳态结温数据库预先获得在不同老化阶段IGBT可承受的最大热应力循环次数；以热应力循环次数为衔接不同时间尺度的评估结果，计算风电变流器IGBT的累积损伤度和预估寿命。本发明具备较强的在线监测能力。
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公开(公告)号：CN112214951B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202011116964.4
申请日：2020-10-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/367 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于分段式LSTM的微网逆变器IGBT可靠性评估融合方法及系统，包括：建立电热耦合模型，获得实时的结温数据；针对IGBT老化的特性对原LSTM算法进行改进得到分段式LSTM预测网络；利用IGBT老化参数的监测值进行分段LSTM预测，获得预估老化进程，并就此划分不同老化阶段的阈值；对比阈值与监测数据，实时判断IGBT的老化阶段，并对电热耦合模型参数进行老化修正，确保结温数据的准确性；利用雨流计数法对结温数据进行处理，计算IGBT实时的热应力载荷分布；结合疲劳损伤理论和Lesit寿命预测模型，计算IGBT的实时的累积损伤度和预估寿命。本发明将可靠性分析与状态监测结合，以计及IGBT老化进程对于可靠性分析的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112818622A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110012177.3
申请日：2021-01-06
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/367 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种多芯片并联IGBT模块可靠性综合评价方法及系统，其中，方法的实现包括：建立多芯片并联IGBT模块栅极‑发射极电压可靠性模型，并进行芯片疲劳故障测试，选取栅极‑发射极电压为故障特征量；建立多芯片并联IGBT模块跨导的可靠性模型，并进行键合线脱落故障测试，选取模块传输特性曲线为故障特征量；用皮尔逊相关系数表征IGBT模块健康度，分别计算不同程度下的芯片疲劳和键合线脱落故障状态下的健康度PPMCCC和PPMCCB；依据PPMCCC和PPMCCB综合评价多芯片并联IGBT模块可靠性。通过本发明能同时监测IGBT模块中的芯片疲劳和键合线脱落故障，且计算简单、综合特性好，能实现多芯片IGBT模块整体可靠性评估。
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公开(公告)号：CN111650453B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010449882.5
申请日：2020-05-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加窗特征希尔伯特图像化的电力设备诊断方法及系统，属于电力设备故障诊断领域，该方法包括：获取包含电力设备故障特征的监测数据原始数据集；引入考虑对数约束的加窗特征计算对数据进行处理，得到特征序列；利用希尔伯特图像化方法进行进一步处理得到希尔伯特图像数据集，并将其用于卷积神经网络的训练及验证；最后，对新获取的测试样本数据，在进行了加窗特征计算及希尔伯特图像化处理后可直接输入到训练好的网络中进行故障诊断及定位。本发明利用加窗特征计算和希尔伯特图像化对电力设备监测数据进行处理，充分提取了故障特征，有效提高诊断准确率，利用卷积神经网络进行诊断，提高了诊断的智能化。
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公开(公告)号：CN110350770B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910539291.4
申请日：2019-06-20
Applicant: 武汉大学
IPC: H02M1/088
Abstract: 本发明公开了一种基于辅助电压源的串联IGBT均压方法及系统，其中方法包括以下步骤：(1)检测各串联IGBT的端口动态电压；(2)对各IGBT的端口动态电压分别进行动态过电压诊断；(3)若存在动态过电压，则对该IGBT的栅极提供应急的高电平信号；(4)停止对该IGBT的栅极提供应急的高电平信号，通过辅助电压源在该IGBT的栅极提供恒定不变的电压。本发明通过辅助电压源提供恒定电压，延长故障IGBT的关断时间，与其他IGBT同步关断，实现串联IGBT均压的目的。
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公开(公告)号：CN112214951A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011116964.4
申请日：2020-10-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/367 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于分段式LSTM的微网逆变器IGBT可靠性评估融合方法及系统，包括：建立电热耦合模型，获得实时的结温数据；针对IGBT老化的特性对原LSTM算法进行改进得到分段式LSTM预测网络；利用IGBT老化参数的监测值进行分段LSTM预测，获得预估老化进程，并就此划分不同老化阶段的阈值；对比阈值与监测数据，实时判断IGBT的老化阶段，并对电热耦合模型参数进行老化修正，确保结温数据的准确性；利用雨流计数法对结温数据进行处理，计算IGBT实时的热应力载荷分布；结合疲劳损伤理论和Lesit寿命预测模型，计算IGBT的实时的累积损伤度和预估寿命。本发明将可靠性分析与状态监测结合，以计及IGBT老化进程对于可靠性分析的影响。
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公开(公告)号：CN111650453A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010449882.5
申请日：2020-05-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加窗特征希尔伯特图像化的电力设备诊断方法及系统，属于电力设备故障诊断领域，该方法包括：获取包含电力设备故障特征的监测数据原始数据集；引入考虑对数约束的加窗特征计算对数据进行处理，得到特征序列；利用希尔伯特图像化方法进行进一步处理得到希尔伯特图像数据集，并将其用于卷积神经网络的训练及验证；最后，对新获取的测试样本数据，在进行了加窗特征计算及希尔伯特图像化处理后可直接输入到训练好的网络中进行故障诊断及定位。本发明利用加窗特征计算和希尔伯特图像化对电力设备监测数据进行处理，充分提取了故障特征，有效提高诊断准确率，利用卷积神经网络进行诊断，提高了诊断的智能化。
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