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公开(公告)号：CN106446404A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610845818.2
申请日：2016-09-26
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5018 , G06F2217/78
Abstract: 本发明涉及一种火电机组调峰能耗成本分段计算方法，该方法根据火电机组的铭牌参数及机组性能试验，确定其不同调峰阶段的出力门槛值。基于火电机组的运行状态和能耗特性，将火电机组调峰过程分为三个阶段。针对火电机组在不同调峰阶段的运行状态差异，从火电厂效益角度，在考虑燃煤耗量特性基础上，计及火电机组损耗成本、环境附加成本及投油成本，构造火电机组调峰能耗成本分段函数，进而得到火电机组调峰能耗成本曲线。专利成果将为火电厂经济运行提供依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103955521B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410193280.2
申请日：2014-05-08
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于电力系统仿真领域，尤其涉及一种风电场机群划分方法，该方法基于风电场实测运行数据对场内机组进行机群划分。在数据的采集过程中，由于测量系统的缺陷或执行错误等因素，实测数据可能会含有噪声数据，为减小噪声数据的干扰，本发明首先基于样本点处的势值对风电场实测运行数据进行孤立点数据处理。在机群划分时，当两个机群中心初始位置较近时，其包含的冗余信息较多，划分结果容易陷入局部最优，本发明针对此将欧氏距离最小的样本组向均值点移动，并用移动后的样本组的均值替换原来的样本组，通过该方法获得具有多样性的初始机群中心的位置，提高了全局搜索能力。采用本发明提出的风电场机群划分方法能够将具有相近运行点的风电机组划分为同一机群，优化了风电场等值建模方法。
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公开(公告)号：CN103955521A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410193280.2
申请日：2014-05-08
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于电力系统仿真领域，尤其涉及一种风电场机群划分方法，该方法基于风电场实测运行数据对场内机组进行机群划分。在数据的采集过程中，由于测量系统的缺陷或执行错误等因素，实测数据可能会含有噪声数据，为减小噪声数据的干扰，本发明首先基于样本点处的势值对风电场实测运行数据进行孤立点数据处理。在机群划分时，当两个机群中心初始位置较近时，其包含的冗余信息较多，划分结果容易陷入局部最优，本发明针对此将欧氏距离最小的样本组向均值点移动，并用移动后的样本组的均值替换原来的样本组，通过该方法获得具有多样性的初始机群中心的位置，提高了全局搜索能力。采用本发明提出的风电场机群划分方法能够将具有相近运行点的风电机组划分为同一机群，优化了风电场等值建模方法。
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公开(公告)号：CN116204771A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211475120.8
申请日：2022-11-23
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司华北分部
Inventor： 刘宝柱 , 李佳琛 , 张璐路 , 马军 , 张爽 , 罗亚洲 , 鲁广明 , 罗海荣 , 张雷 , 王兵 , 王运 , 李诗童 , 马晶 , 张庆平 , 刘桂箐 , 王洁聪 , 马天东 , 高鹏飞 , 石琛 , 朱仔新 , 戴红阳 , 赵磊
IPC: G06F18/211 , G06F18/2135 , G06F18/2132
Abstract: 本发明实施例提供了一种电力系统暂态稳定关键特征选择方法、装置及产品，属于信息处理技术领域。本发明实施例中，考虑了电网中未进行安全稳定评估的运行数据，用局部线性嵌入保留了无标签数据的运行数据样本的流形结构；本发明实施例中，采用基于Fisher Score的前向序列选择法，并采用局部线性嵌入处理无标签数据，同时利用主成分分析法计算方差累计贡献率对特征进行降维；降维后进行高效增量特征选择，从而选择出影响电力系统暂态稳定的关键特征。本发明实施例可以全面地利用电力系统运行过程中产生的未经过安全稳定评估的运行数据，提高了选择出的关键特征在测试集上的分类准确率。
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公开(公告)号：CN103942736B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201410194177.X
申请日：2014-05-08
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统仿真领域，尤其涉及一种风电场多机等值建模方法。该方法在机群划分过程中，从优化机群中心初始位置出发，综合考虑邻域半径和机群密集度因素进行初始机群中心的优化选择过程，并在后续的机群聚类中心更新过程中，基于目标函数在当前解处的伪梯度信息，对机群聚类中心进行优化搜索，提高了机群划分的精确性，优化了风电场多机等值建模方法，降低机群划分结果对初始机群聚类中心位置的敏感性，建立的风电场多机等值模型可以较完整地反映风电场的真实情况，在实测数据准确可信的前提下，建立的风电场多机等值模型可以更加准确地反映风电场的实际响应特性，模型的精确性较高。
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公开(公告)号：CN103942736A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410194177.X
申请日：2014-05-08
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统仿真领域，尤其涉及一种风电场多机等值建模方法。该方法在机群划分过程中，从优化机群中心初始位置出发，综合考虑邻域半径和机群密集度因素进行初始机群中心的优化选择过程，并在后续的机群聚类中心更新过程中，基于目标函数在当前解处的伪梯度信息，对机群聚类中心进行优化搜索，提高了机群划分的精确性，优化了风电场多机等值建模方法，降低机群划分结果对初始机群聚类中心位置的敏感性，建立的风电场多机等值模型可以较完整地反映风电场的真实情况，在实测数据准确可信的前提下，建立的风电场多机等值模型可以更加准确地反映风电场的实际响应特性，模型的精确性较高。
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