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公开(公告)号：CN119614158A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411800103.6
申请日：2024-12-09
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: C09K5/06
Abstract: 本发明涉及相变材料技术领域，公开了一种MXene/MWCNT增强的生物炭基复合相变材料及其制备方法，包括如下步骤：S1MWCNT、金属盐制备得到悬浮液；向悬浮液中加入生物质，经干燥，得到前驱体物；S2将前驱体物经热处理，得到生物炭；生物炭与全氟辛酸乙醇溶液经共混、干燥，得到支撑材料；S3将支撑材料与MXene溶液经共混、干燥，得到增强型支撑材料；S4增强型支撑材料经真空浸渍法得到生物基复合相变材料。本发明制备得到的复合PCM，相较于石蜡和未增强的复合PCM热导率分别提升了313.77％与26.3％。采用生物炭基支撑材料，其对石蜡的包封效率再次提高，达到85.18％。
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公开(公告)号：CN114707437B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202210312278.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/28 , G06F30/13 , G06F17/11 , H02J3/00 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及风场数据分析技术领域，具体而言，涉及一种水平轴风力机三维全尾流模型的建立方法，该方法的步骤包括：获取风场数据，基于预设的Jensen尾流模型、双高斯函数以及质量守恒算法对风场数据进行计算，得到初始垂直高度全尾流风速分布；获取来流风速数据，生成风切变曲线，根据风切变曲线计算求得质量亏损，通过质量亏损对初始垂直高度尾流风速分布进行修正，得到修正垂直高度全尾流风速分布；根据修正垂直高度全尾流风速分布求解水平面全尾流风速分布，结合修正垂直高度尾流风速分布与水平面全尾流风速分布，构建三维全尾流模型。
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公开(公告)号：CN116630546B
公开(公告)日：2024-12-24
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：CN119003938A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410943298.3
申请日：2024-07-15
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，尤其是提供一种风力发电机组尾流损失评估方法、系统、电子设备及存储介质，包括如下步骤：获取风电场的风况时序数据、风机排列布局数据及SCADA数据；构建尾流速度损失评估模型，基于风况时序数据对尾流速度损失评估模型进行修正；利用修正后的尾流速度损失评估模型输出尾流速度损失评估结果；构建尾流功率损失评估模型，基于SCADA数据输出尾流功率损失评估结果；基于速度损失评估结果和功率损失评估结果输出尾流损失评估结果。其目的在于，量化风况时序变化下风电场中尾流效应造成的损失，为优化风电场布局、减轻尾流效应损失提供可信的指导建议。
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公开(公告)号：CN118188423A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410400588.3
申请日：2024-04-03
Applicant: 华北电力大学(保定) , 许继集团有限公司
IPC: F04B41/02 , F04B41/06 , F04B35/04 , F04B39/06 , F01K3/00 , F01K3/14 , F01K7/22 , F01K13/02 , F04B49/22 , F04B49/06 , F04B51/00 , F28D20/00
Abstract: 本发明涉及一种压缩空气储能系统全滑压运行储能方法，所述压缩空气储能系统包含压缩机组、膨胀机组、换热器、储气室、储热罐和储冷罐；压缩空气储能过程，电能带动压缩机组工作，通过多级压缩的方式，将空气压缩至高温高压状态，同时利用换热工质回收并储存压缩热，空气保持低温高压状态进入储气室储存，换热工质进入高温储热罐；压缩空气释能过程，高压空气通过换热器加热，再进入膨胀机做功，通过逐级膨胀、逐级加热的方式实现膨胀做功，压缩过程中采用控制压缩机进口处阀门开度，从而调节压缩机压缩比，实现压缩机组滑压运行，在膨胀过程通过控制储气室出口处阀门开度，从而调节膨胀机膨胀比，实现膨胀机组滑压运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116805141A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310698644.1
申请日：2023-06-13
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/28 , G06F17/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种尾流风况下的风力机时变气动特性计算方法，解决了在不均匀尾流场下便捷快速计算风力机时变气动特性的问题。该方法的步骤为：首先使用三维Jensen‑Gaussian(3DJG)尾流模型获取尾流风速，再使用改进的叶素动量理论(BEM)进行气动特性耦合计算，从而获取了尾流对下游风力机的气动特性影响。该方法能够在准确快速计算的前提下较为直观的量化分析尾流对于下游风力机时变气动特性的影响。对于风力机的设计强度校核、风电场的偏航策略与布局设计都能提供参考。
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公开(公告)号：CN116561615A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211430672.7
申请日：2022-11-15
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 新疆新能集团有限责任公司乌鲁木齐电力建设调试所
Abstract: 本发明公开了一种基于SDP‑MRFRCNN的多感受野信息融合卷积神经网络调相机转子故障诊断方法。应用于调相机转子状态识别，包括以下步骤：S1：获取调相机设备变工况条件下不同故障类型的转子多传感器振动数据；S2：通过对称点模式将调相机多个传感器的振动信号进行信息融合；S3：获取融合多源振动信息的图像；S4：搭建混合感受野残差卷积神经网络模型，采用信息融合和多感受野残差网络结构学习调相机转子故障特征；S5：构建多传感器融合图谱数据集样本；S6：数据划分与模型训练；S7：调相机转子故障诊断。本发明综合考虑多传感器感受调相机不通故障工况下的融合特征，增强模型鲁棒性；同时采用残差网络结构对特征的深度学习优化，有效解决传统CNN特征提取过程中特征学习能力差、感受野尺度单一等缺点，提高模型分类精度。
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公开(公告)号：CN115754709A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211380431.6
申请日：2022-11-04
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 新疆新能集团有限责任公司乌鲁木齐电力建设调试所
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度缩放学习框架的调相机故障诊断方法。该方法包含以下步骤:S1建立调相机物理模型S2通过振动监测分析仪采集实验数据。S3对故障模式进行分类。S4搭建一个多尺度缩放学习框架。S5构造一个数据采集模块。S6构造一个特征学习模块。S7构造一个全连接分类模块。S8网络结构探索，确定多尺度缩放学习框架的具体层数和尺度数。S9学习框架实验验证。本发明综合考虑同步调相机的故障研究的工程价值，研究了一种基于多尺度缩放学习框架故障诊断方法，实验结果表明，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：CN114692528A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210398786.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/28 , G06F30/17 , G06F113/06 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及风场数据分析技术领域，具体而言，涉及一种水平轴风力机三维时间全尾流模型的建立方法，该方法的步骤包括：构建三维超高斯全尾流模型，获取来流风速u0(t)，将来流风速u0(t)代入至三维超高斯全尾流模型中，得到初始三维时间全尾流模型；对来流风速u0(t)的延迟时间τ进行计算，根据延迟时间τ，以及来流风速u0(t)的流入时间t求解得到来流风速u0(t)的到达时间T，将来流风速u0(t)的到达时间T代入至初始三维时间全尾流模型内进行计算，得到三维时间全尾流模型。
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公开(公告)号：CN112943559A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110151395.5
申请日：2021-01-28
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种振动监测方法，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整流罩，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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