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公开(公告)号：CN118114602B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202410369518.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及的是一种不同工况下天然气膨胀压差发电技术的确定方法，它包括：结合现场实际，整理压差发电流程中的基础数据；确定所述三种膨胀压差发电技术的计算数据，包括天然气的组分和性质；确定天然气的物性参数，计算混合气体中某组分的体积分率，将体积流量折算成质量流量；分别计算出所述三种膨胀压差发电技术膨胀机产生或压缩机消耗的机械功、进出口的焓差、进口温度与出口温度的差值；再计算出所述三种膨胀压差发电技术膨胀机或压缩机出口的温度；绘制可运行分流器配比示意图；绘制配套的不同气源参数下的天然气膨胀压差发电技术筛选图版；利用图版选择适合的天然气膨胀压差发电技术。本发明能最大化利用天然气资源，减少污染和降低成本。
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公开(公告)号：CN119382103A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411504827.6
申请日：2024-10-27
Applicant: 东北石油大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/20 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/0985 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及的是结合时频联合分析与多头自注意力机制的TCN‑LSTM风能发电量预测方法，它包括：对风能发电的原始数据预处理；通过小波变换提取风能发电数据的频域特征，将其与时域特征进行自适应加权融合，构建时频联合分析模块；构建时间卷积网络TCN与长短期记忆网络LSTM的TCN‑LSTM组合网络；将多头自注意力机制引入TCN‑LSTM组合网络，生成结合时频分析与注意力机制的TCN‑LSTM风能发电量预测模型；利用风能发电数据集对模型进行训练；对训练后的的预测性能进行评估；利用最终的风能发电量预测模型进行风能发电量预测。本发明显著提高了风能发电预测的准确性和模型的计算效率，提高风能预测的精度。
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公开(公告)号：CN118114602A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410369518.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及的是一种不同工况下天然气膨胀压差发电技术的确定方法，它包括：结合现场实际，整理压差发电流程中的基础数据；确定所述三种膨胀压差发电技术的计算数据，包括天然气的组分和性质；确定天然气的物性参数，计算混合气体中某组分的体积分率，将体积流量折算成质量流量；分别计算出所述三种膨胀压差发电技术膨胀机产生或压缩机消耗的机械功、进出口的焓差、进口温度与出口温度的差值；再计算出所述三种膨胀压差发电技术膨胀机或压缩机出口的温度；绘制可运行分流器配比示意图；绘制配套的不同气源参数下的天然气膨胀压差发电技术筛选图版；利用图版选择适合的天然气膨胀压差发电技术。本发明能最大化利用天然气资源，减少污染和降低成本。
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公开(公告)号：CN119203711A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410864144.5
申请日：2024-06-30
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及的是一种加热炉㶲效率计算方法，它包括：加热炉样本数据预处理；初步筛选加热炉㶲效率影响因素，建立因子指标数据矩阵，初步筛选影响因子指标；对相关系数矩阵进行降维处理，将初步筛选后的加热炉㶲效率影响因子进行标准化处理及降维处理，将累计方差贡献率超过80%的特征向量作为支持向量机回归的输入量；确定支持向量机训练集及测试集；选择支持向量机核函数，确定支持向量机模型待寻优参数，运用最佳参数训练支持向量机回归模型；用测试集测试训练后的支持向量机回归模型，确定最优的支持向量机回归模型作为加热炉㶲效率计算模型；利用加热炉㶲效率计算模型计算加热炉㶲效率。本发明能精准、快速的实现加热炉㶲效率计算。
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