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公开(公告)号：CN117992762B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410408622.1
申请日：2024-04-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/241 , G06F18/2433 , G06T17/00 , H02P29/64
Abstract: 本发明公开了一种水冷式汽轮发电机定子绕组过热预警方法及装置，涉及数据处理领域，包括：获取连续采样时刻的发电机定子绕组的各个槽口的温度数据并进行预处理，得到预处理后的温度数据，基于预处理后的温度数据建立当前采样时刻的特异性差分网络；计算得到当前采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分；利用所有采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分绘制三维景观图；计算各采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分的标准差，根据各采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分的标准差的动态变化进行故障预警，根据三维景观图中各节点的局部得分情况确定故障位置，解决现有技术数据要求高、泛化能力差、计算成本高等问题。
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公开(公告)号：CN117992860B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410402329.4
申请日：2024-04-03
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G01N30/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种油浸式电力变压器缺陷预警与辨识方法及装置，涉及数据处理领域，包括：确定关键时序变量并构建参考样本矩阵和实测样本矩阵，基于参考样本矩阵和实测样本矩阵为每个关键时序变量拟合得到参考分布和扰动分布，根据参考分布和扰动分布计算各个关键时序变量的不一致性指标得分，根据各个关键时序变量的不一致性指标得分计算得到各时段的全局综合不一致指标得分；根据连续时段内的全局综合不一致指标得分确定是否触发报警，利用触发报警的时段的各个关键时序变量的不一致性指标得分结合特征气体法进行故障辨识，确定缺陷类型，解决难以识别变压器运行状态的转变，且难以进行故障类型分析等问题。
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公开(公告)号：CN117435936A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311356310.2
申请日：2023-10-19
Applicant: 华侨大学 , 厦门中威能源科技有限公司
IPC: G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/08 , F01D15/10
Abstract: 本发明提供了一种水冷式汽轮发电机冷却水温预警方法。首先通过热聚类图对DCS系统采集变量进行可视化分析，筛选出影响冷却水温的强关联特征构成特征向量输入到CNN‑GRU‑ATTENTION预测模型，通过滑动窗口法计算正常最大残差值，以此作为故障阈值，再通过滑动窗口法对监测水温残差值实时监测判断是否超过阈值，实现水温过热故障预警。该方法充分融合了层次聚类热图挖掘样本之间的关系与CNN模型强大的特征提取能力、GRU网络结构简单易收敛和Attention机制突出重要特征以及滑动窗口法实时监测提高模型预警的灵敏性。
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公开(公告)号：CN117332353A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311365779.2
申请日：2023-10-20
Applicant: 华侨大学 , 厦门中威能源科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 一种汽轮发电机转子异常振动故障诊断方法，包括如下：采集发电机运行的历史监测数据，进行数据预处理，采用拉普拉斯特征映射对数据预处理后的数据进行数据约简和特征提取，得到特征样本；采用所述特征样本对概率神经网络进行训练和测试，再结合灰狼算法对所述概率神经网络进行优化，得到故障诊断模型；采用所述故障诊断模型对所述发电机的转子异常振动故障进行预先诊断。本发明方法数据容易获取，且所建模型使用的是待诊断发电机自身监测数据，不存在泛化问题，有助于对汽轮发电机转子异常振动进行预先诊断，进而制定合理的解决方案，为防止故障扩大保障机组安全运转提供保障。
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公开(公告)号：CN118898381A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411393839.6
申请日：2024-10-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种航空港综合能源系统日前优化调度方法及装置，涉及调度优化领域，包括：建立包含冰蓄冷系统的航空港综合能源系统架构；对航空港综合能源系统架构的荷端的冷负荷进行分析，得到供冷负荷弹性特性；根据供冷负荷弹性特性将航空港综合能源系统架构的供冷系统功率平衡约束由等式约束转换为区间约束；构建考虑供冷负荷弹性特性和冰蓄冷系统协同的当前调度周期的航空港综合能源系统日前优化调度模型并在满足约束条件下，以运行成本最低和环境成本最小为优化目标的情况下进行求解，得到下一个调度周期的日前优化调度方案，本发明解决了现有调度方式未考虑舒适度体验和供冷负荷弹性特性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117992762A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410408622.1
申请日：2024-04-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/241 , G06F18/2433 , G06T17/00 , H02P29/64
Abstract: 本发明公开了一种水冷式汽轮发电机定子绕组过热预警方法及装置，涉及数据处理领域，包括：获取连续采样时刻的发电机定子绕组的各个槽口的温度数据并进行预处理，得到预处理后的温度数据，基于预处理后的温度数据建立当前采样时刻的特异性差分网络；计算得到当前采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分；利用所有采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分绘制三维景观图；计算各采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分的标准差，根据各采样时刻的特异性差分网络中各节点的局部得分的标准差的动态变化进行故障预警，根据三维景观图中各节点的局部得分情况确定故障位置，解决现有技术数据要求高、泛化能力差、计算成本高等问题。
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公开(公告)号：CN116256631A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211729656.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G01R31/34 , G06F18/241 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种基于DCS数据的发电机组在线诊断系统数据处理方法及装置，通过读取DCS数据，对DCS数据采用预设清洗方式进行数据清洗，得到清洗后的DCS数据；对清洗后的DCS数据进行分析计算，得到计算结果；将计算结果进行抗扰处理，得到抗扰处理后的计算结果；根据抗扰处理后的计算结果进行故障诊断，得到诊断结果。对基于DCS数据的发电机组在线诊断系统，通过对DCS数据进行清洗(前处理)，排除无效的干扰数据；通过对分析计算结果进行抗扰处理(后处理)，提高诊断可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN112861350B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202110180020.1
申请日：2021-02-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/28 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种水冷式汽轮发电机定子绕组温度过热缺陷预警方法，包括如下步骤：利用发电机自身DCS系统中对于发电机定子绕组各槽口的温度监测节点，建立发电机定子绕组温升变化情况的复杂网络模型；利用DCS系统实时采集运行监测数据，计算关联度，并采用复杂网络模型的动态演变过程来表征发电机定子各槽口绕组温升状态的变化；根据得到的关联度，利用分析各定子槽口温度变化情况并筛选当前状态下反应温升异常变化的关键节点，并计算基于所述关键节点所构成的关键子网络的动态标志物，识别异常状态转变，并对定子绕组过热缺陷进行预警。本发明方法数据容易获取，且所建模型使用的是待诊断发电机自身监测数据，不存在泛化问题，有助于对发电机进行早期缺陷预警。
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公开(公告)号：CN108808745B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810638683.1
申请日：2018-06-20
Applicant: 华侨大学
IPC: H02J3/50
Abstract: 本发明提供了一种主动配电网的动态无功优化方法，包括获取主动配电网的初始数据；确定无功优化的目标函数；对负荷率进行处理；对分布式电源出力进行处理；计算各个时间段最优配置数据；对主动配电网进行静态无功优化，设置两个指标以判断装置是否需要动作，最后，得到配电网的动态无功优化方案。本发明对负荷的时变性与分布式电源出力的波动性进行考虑，以小时为单位进行分段，对未来一天的DG出力和负荷率曲线进行处理，然后在每个时间段内进行静态无功优化以获得相应的最优配置数据，通过设置两个指标阈值以判断相邻时间段内装置的动作情况，该方法简化了主动配电网的动态无功优化过程，减少了装置的动作次数，同时具有良好的可实施性。
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公开(公告)号：CN112466322A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011357068.7
申请日：2020-11-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G10L21/0232 , G10L25/18 , G10L25/51
Abstract: 本发明公开了一种机电设备噪声信号特征提取方法，主要应用于机电设备故障诊断领域。所述方法先对所采集的噪声信号原始数据进行外部噪声消除、截取等预处理；然后将经过预处理后的噪声信号数据进行快速傅里叶变换(FFT)，得到噪声信号频谱信息；再将此频谱数据按幅值的积分值分为m段，得到各个分段的频带宽度信息；最后将带宽信息进行换算，提取特征值用于故障诊断。本发明原理和公式简单、计算量小、运算速度快、故障辨识率高，其最大优点是易于在嵌入式系统和DSP程序中实现。
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