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公开(公告)号：CN104849055A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510267316.1
申请日：2015-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01M15/00
Abstract: 一种汽轮机高调门进汽顺序测试试验的优化方法，本发明涉及一种高调门进汽顺序测试的方法，特别涉及一种汽轮机高调门进汽顺序测试试验的优化方法。本发明为了解决传统的高调门进汽顺序测试试验方法的测试时间过长的问题。本发明根据不同数量高调门的喷嘴组布置信息设计优化的试验方案，将传统试验过程中具有重复性的步骤进行优化组合，舍去多组试验中存在一些不必要的重复开起或者重复关闭的过程；然后调节机组运行参数和控制方式满足试验条件，进行调门开关试验。本发明有效缩短试验时间，解决了传统的测试方法针对机组试验时所需时间很长的问题。本发明适用于汽轮机调门进汽顺序优化测试领域。
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公开(公告)号：CN104463511A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410853142.2
申请日：2014-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于风机单位时间启停频度的风速间歇性定量刻画方法，属于风电预报技术领域。本发明解决了目前风速间歇性的研究仅仅停留在定性描述上，没有对风速的间歇性进行定量描述的问题。本发明的技术要点为：基于风机历史风速数据，统计风机单位时间启停频度的时间序列；通过自相关性分析方法来分析风机单位时间启停频度时间序列的可预报性；利用支持向量机回归建立预报模型，对风机单位时间启停频度进行预报，对未来的风速间歇性进行定量刻画。本发明属于风电预报技术领域。首次提出用风机单位时间启停频度这一参数对风速间歇性进行定量刻画，为电力系统提供更为详细的风电预报信息。
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公开(公告)号：CN104849055B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201510267316.1
申请日：2015-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01M15/00
Abstract: 一种汽轮机高调门进汽顺序测试试验的优化方法，本发明涉及一种高调门进汽顺序测试的方法，特别涉及一种汽轮机高调门进汽顺序测试试验的优化方法。本发明为了解决传统的高调门进汽顺序测试试验方法的测试时间过长的问题。本发明根据不同数量高调门的喷嘴组布置信息设计优化的试验方案，将传统试验过程中具有重复性的步骤进行优化组合，舍去多组试验中存在一些不必要的重复开起或者重复关闭的过程；然后调节机组运行参数和控制方式满足试验条件，进行调门开关试验。本发明有效缩短试验时间，解决了传统的测试方法针对机组试验时所需时间很长的问题。本发明适用于汽轮机调门进汽顺序优化测试领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108321824A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810244876.9
申请日：2018-03-23
Applicant: 国家电投集团宁夏能源铝业有限公司 , 哈尔滨工业大学
CPC classification number: H02J3/24 , H02J3/48 , H02J2003/007
Abstract: 一种“点对点”直接供电运行方式下一次调频优化方法，属于发电领域汽轮机控制技术领域。在现有技术汽轮机组调频控制电路上增加了无差调频回路。无差调频回路由一次调频无差修正PID控制器、两个并联的死区环节控制器和为模拟AGC指令修正PID控制器构成。本发明利用转速偏差，通过死区环节控制器后，进入PID控制器中，输出的结果与原回路中转速偏差与δ机组不等率计算结果进行叠加，经叠加的PID控制器输出为无差修正回路，从而保证了汽机主控输出在变负荷工况下保持频率恒定。同时提升了一次调频的调节能力。
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公开(公告)号：CN118015008A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410151130.9
申请日：2024-02-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/09
Abstract: 一种基于异步增强先验的DCE‑MRI图像分割方法，它属于图像处理技术领域。本发明解决了采用现有方法对DCE‑MRI图像进行分割的效果差的问题。本发明方法采取的主要技术方案为：步骤S1、对目标区域已知的每张三维DCE‑MRI图像分别进行预处理，得到每张图像对应的期相序列P；将目标区域标签y和期相序列P作为训练数据；步骤S2、对每个期相序列P分别做差分计算，得到每个期相序列P对应的差分序列D；步骤S3、构建异步增强先验网络，利用训练数据和训练数据对应的差分序列D来训练异步增强先验网络；步骤S4、对待分割的DCE‑MRI图像进行处理后，将处理结果输入训练好的异步增强先验网络，得到对待分割DCE‑MRI图像的分割结果。本发明方法可以应用于DCE‑MRI图像分割。
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公开(公告)号：CN104598755B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201510066980.X
申请日：2015-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于风速陡变占空比的风速间歇性定量刻画方法，属于风速间歇性定量描述技术领域。本发明解决了风电出力陡变给电力系统带来的危害得不到缓解的问题。本发明的技术方案为：定义风速陡变占空比，使用风电场实测历史风速数据得到风速陡变占空比的时间序列；利用Pearson自相关性分析方法对风速陡变占空比时间序列的可预报性进行分析；利用BP神经网络建立风速陡变占空比时间序列预报模型并对风速陡变占空比进行预报，完成对未来风速间歇性的定量刻画。本发明适用于电力系统、铁路运行监测预警、桥梁设计及建筑物设计等领域。
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公开(公告)号：CN104463511B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201410853142.2
申请日：2014-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于风机单位时间启停频度的风速间歇性定量刻画方法，属于风电预报技术领域。本发明解决了目前风速间歇性的研究仅仅停留在定性描述上，没有对风速的间歇性进行定量描述的问题。本发明的技术要点为：基于风机历史风速数据，统计风机单位时间启停频度的时间序列；通过自相关性分析方法来分析风机单位时间启停频度时间序列的可预报性；利用支持向量机回归建立预报模型，对风机单位时间启停频度进行预报，对未来的风速间歇性进行定量刻画。本发明属于风电预报技术领域。首次提出用风机单位时间启停频度这一参数对风速间歇性进行定量刻画，为电力系统提供更为详细的风电预报信息。
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公开(公告)号：CN104598755A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510066980.X
申请日：2015-02-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 基于风速陡变占空比的风速间歇性定量刻画方法，属于风速间歇性定量描述技术领域。本发明解决了风电出力陡变给电力系统带来的危害得不到缓解的问题。本发明的技术方案为：定义风速陡变占空比，使用风电场实测历史风速数据得到风速陡变占空比的时间序列；利用Pearson自相关性分析方法对风速陡变占空比时间序列的可预报性进行分析；利用BP神经网络建立风速陡变占空比时间序列预报模型并对风速陡变占空比进行预报，完成对未来风速间歇性的定量刻画。本发明适用于电力系统、铁路运行监测预警、桥梁设计及建筑物设计等领域。
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