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公开(公告)号：CN116778301A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310769036.5
申请日：2023-06-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06N3/088 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开一种炉膛火焰燃烧状态定量检测方法及系统，涉及燃烧状态检测技术领域，该方法包括：采集炉膛火焰在设定时间段内的图像数据和过程参数；将预处理后的图像数据输入图像潜在特征提取模型得到图像潜在特征矩阵；图像潜在特征提取模型为训练好的DANet‑SCAE模型；对各图像潜在特征矩阵降维，得到燃烧状态指标；从过程参数中，筛选与燃烧状态指标之间相关系数大于设定值的特征参数；对各图像数据的燃烧状态指标与特征参数线性加权组合得到火焰状态指标；对火焰状态指标进行聚类，根据聚类结果将各图像数据分为不同的火焰燃烧状态。本发明实现炉膛火焰燃烧状态的定量检测。
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公开(公告)号：CN116760363A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310653829.0
申请日：2023-06-05
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC: H02S50/15 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了属于光伏故障识别技术领域，特别涉及基于改进EfficientNet的光伏故障识别方法，包括：采集光伏组件故障红外图像数据；对采集的红外图像数据进行预处理，形成样本集；根据故障类型对样本集进行标注并将样本集划分为测试样本集和训练样本集；构建EfficientNet‑CBAM模型，并使用训练样本集进行模型训练；建立光伏组件故障识别模型；识别并输出故障类型。从网络的高度、宽度和分辨率三个方向优化光伏故障识别模型的结构，同时引入CBAM注意力机制，增强模型对像素信息的关注程度，满足光伏电站实际应用的需求，高效且准确的识别光伏组件的故障情况。
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公开(公告)号：CN116742659A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310769911.X
申请日：2023-06-27
Applicant: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种辅助火电机组AGC调频的储能配置方法及系统，涉及储能配置技术领域，该方法包括：采集火电机组在设定历史时间段内自动发电控制过程中的运行数据；运行数据包括AGC指令数据；通过K‑means聚类算法聚类对AGC指令数据进行聚类，得到典型AGC调度指令；基于典型AGC调度指令，建立火电机组运行惩罚系数模型；建立储能系统运行惩罚系数模型；基于典型AGC调度指令，建立火电机组及储能系统的联合运行奖励模型；根据火电机组运行惩罚系数模型、储能系统运行惩罚系数模型和联合运行奖励模型构建目标函数；优化目标函数，输出火电机组和储能系统的配置信息。本发明提高了电力系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN116341870A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310391422.5
申请日：2023-04-13
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/10 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开一种高速服务区能源系统短期负荷预测方法及系统，属于高速服务区能源系统领域。获取高速服务区能源系统中电能、冷能、热能三种能源类别的历史运行数据后，重组和叠加成像素图，将所有能源类别任一采集时刻的前n个采集时刻的像素图组成元胞数组后作为输入量，同一能源类别任一采集时刻的总负荷数据作为标签，训练短期负荷预测模型，获得每种能源类别训练好的短期负荷预测模型，利用训练好的短期负荷预测模型即可预测每种能源类别在预测时刻的总负荷数据。本发明通过充分发掘不同能源类别之间的耦合信息，并结合MCNN‑LSTM神经网络模型，提高了预测短期负荷的精确。
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公开(公告)号：CN115730191A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211076582.2
申请日：2022-09-05
Applicant: 华北电力大学 , 西安热工研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G06F16/215 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了属于磨煤机状态监测与故障预警技术领域的一种基于注意力机制的磨煤机故障预警方法。包括步骤1：获取磨煤机历史正常的运行时间内所有参数的动态变化数据；步骤2：分析磨煤机断煤、堵煤、煤自燃故障成因及现象，选定代表磨煤机状态的关键测点参数作为建模变量；步骤3：对数据集进行数据预处理；步骤4：建立基于注意力机制的Transformer预测模型，并进行在线训练；步骤5：获取Transformer预测模型的预测偏离度，并用此预测偏差表征磨煤机设备健康程度；步骤6：通过滑动窗口法处理预测偏离度序列，计算故障预警阈值，并进行故障预警。本发明选取的关键测点参数数值会与模型预测值出现较大偏差，实现设备早期故障的预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113011656B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110302223.3
申请日：2021-03-22
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 , 华北电力大学 , 北方联合电力有限责任公司包头第一热电厂
Abstract: 本发明涉及一种电站辅机故障预警方法及系统，构建辅机状态预测模型，根据状态参数历史数据集获得多个预测时刻的每个状态参数的预测值，基于欧氏距离相似度函数，计算每个预测时刻的所有状态参数的预测值向量和每个预测时刻的所有状态参数的测量值向量的相似度，构建基于LSTM的动态阈值预测模型，获得每个预测时刻的动态预警阈值，实现预警阈值的自适应调整，降低误报警率；基于各建模变量预测值和测量值的相对误差，计算恒定阈值作为静态预警阈值，结合误差大小和误差出现时间实现故障点追溯，提高了故障点追溯的准确性。
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公开(公告)号：CN113516310A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110782887.4
申请日：2021-07-12
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种变压器故障预警方法及系统，采用每种溶解气体的训练好的长短期记忆神经网络模型能够实现对每种溶解气体含量的预测，并基于滑动窗口计算残差分布特性，能够有效剔除随机信号的影响，防止出现误报警的情况，有效提高了变压器故障预警的准确度。
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公开(公告)号：CN112734285A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110087577.0
申请日：2021-01-22
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种电站送风机超温预警方法，所述预警方法包括如下步骤：获取电站送风机的历史运行数据；建立LSTM神经网络模型；根据历史运行数据，采用正交试验的方法确定LSTM神经网络模型的超参数；采集电站送风机的自当前时刻之前的预设时间段内的运行数据中的输入变量，输入超参数确定后的LSTM神经网络模型，获取未来时刻的送风机轴承温度；当未来时刻的送风机轴承温度大于轴承温度限值时，生成超温预警信号。本发明采用LSTM神经网络模型实现送风机轴承温度的预测，以实现电站送风机安全预警，并且采用正交试验的方法确定LSTM神经网络模型的超参数，克服了LSTM神经网络模型的超参数的寻优过程复杂的技术缺陷，提高送风机轴承温度预测的时效性。
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公开(公告)号：CN107967534A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711160287.4
申请日：2017-11-20
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提供一种通过构建运行数据典型工况样本库提高预测精度的方法，所述方法利用相关分析消除冗余变量，利用主成分分析进行降维，以工况信息量指标最大为目标，搜寻给定数量的运行数据样本，构建典型工况样本库，使其涵盖大部分运行工况，以此来表过程特性，在建立模型时既不影响计算效率，又能保证模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN103714262B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201410024860.9
申请日：2014-01-20
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种基于缓冲块时序设计的热工软测量模型更新方法，属于热工技术和人工智能交叉技术领域。该方法选择辅助变量作为模型的输入，要预测的关键变量作为模型的输出，选取历史运行数据建立初始软测量模型；利用缓冲块来设计更新时序，将最新采样的数据样本暂存入缓冲块中，当缓冲块存储满后，再判断模型性能，决定是否进行更新模型；在模型更新时并非针对当前时刻的样本进行，而是对缓冲块中的样本进行逐个更新。本发明提出的缓冲块时序设计更新方法，减少了测量噪声以及离群样本对模型性能的影响，从而避免因采集样本中的噪声和干扰而触发模型更新，同时使更新模块在实际工程中应用成为可能，而且也降低了更新频率，减少了计算时间。
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