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公开(公告)号：CN113869442B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111175421.4
申请日：2021-10-09
Applicant: 哈尔滨电气科学技术有限公司 , 哈电发电设备国家工程研究中心有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/20
Abstract: 一种基于马尔可夫随机场模型的工业场景工况聚类方法、系统、设备及存储介质，属于工业数据分析技术领域。本发明的方法包括步骤S100、初步筛选出能够影响发电厂运行工况变化的特征，并其进行初步处理；步骤S200、将初步处理后的影响发电厂运行工况变化特征进行降噪处理；步骤S300、将降噪处理后的影响发电厂运行工况变化特征数据进行降维处理；步骤S400、将降维处理后的数据进行聚类，以得到运行工况。本发明的系统包括包括初步筛选模块、噪声抑制模块、特征降维模块和工况聚类模块。本发明进一步提高了处理和分析机组海量数据的效率，实现了人工处理海量机组数据时所无法达到的高效性和经济性。
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公开(公告)号：CN113380338B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110665159.5
申请日：2021-06-16
Applicant: 哈电发电设备国家工程研究中心有限公司
Abstract: 一种旋风分离器进口处NOx浓度测量修正及预测方法，属于循环流化床机组SNCR脱硝领域。解决了现有旋风分离器进口处CEMS仪表抽取式测量NOx存在一定程度的迟延滞后，导致在喷氨控制中，喷氨调节阀门无法及时动作，导致烟囱出口NOx波动较大，氨逃逸率高、甚至是排放超标的问题。技术要点：基于循环流化床运行机理及试验，结合最大信息系数与分摊冗余特征选择方法、小波变换确定特征变量迟延时间、运行工况多重聚类划分、神经网络预测等大数据智能算法，实现循环流化床机组旋风分离器进口处NOx浓度测量修正及预测，及时地将烟气中NOx浓度反馈到SNCR脱硝控制系统中，提高了控制系统的动态响应性能。
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公开(公告)号：CN113869442A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111175421.4
申请日：2021-10-09
Applicant: 哈电发电设备国家工程研究中心有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于马尔可夫随机场模型的工业场景工况聚类方法、系统、设备及存储介质，属于工业数据分析技术领域。本发明的方法包括步骤S100、初步筛选出能够影响发电厂运行工况变化的特征，并其进行初步处理；步骤S200、将初步处理后的影响发电厂运行工况变化特征进行降噪处理；步骤S300、将降噪处理后的影响发电厂运行工况变化特征数据进行降维处理；步骤S400、将降维处理后的数据进行聚类，以得到运行工况。本发明的系统包括包括初步筛选模块、噪声抑制模块、特征降维模块和工况聚类模块。本发明进一步提高了处理和分析机组海量数据的效率，实现了人工处理海量机组数据时所无法达到的高效性和经济性。
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公开(公告)号：CN112836941A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110049284.3
申请日：2021-01-14
Applicant: 哈电发电设备国家工程研究中心有限公司
Abstract: 一种煤电机组汽轮机高加系统在线健康状况评估方法，属于煤电机组汽轮机高加系统健康监测与诊断技术领域。本发明包括S1.建立煤电机组汽轮机高加系统预测模型；S2.从机组数据库中采集筛选包含机组运行全工况的历史无故障数据和当前运行数据；S3.利用历史无故障数据进行预测模型的训练和测试；S4.计算步骤3中得到的模型预测值与实际运行值间的方向距离；S5.建立高加系统健康状况评价指标；S6.得出汽轮机高加系统运行实时的健康指数。本发明实现了对高压加热器整体运行健康状况作出实时在线评估，对早期具有衰退趋势和异常的高加系统重点关注，从而第一时间对高加系统进行诊断和检修。
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公开(公告)号：CN114167730B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111497722.9
申请日：2021-12-09
Applicant: 哈电发电设备国家工程研究中心有限公司
IPC: G05B13/04 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/15 , G06F18/23213 , G06N3/04 , G06N3/088
Abstract: 本发明提出一种火电机组送风机整体健康状态评价方法、计算机及存储介质，属于送风机健康状态评价技术领域。本发明利用送风机工艺结构与运行机理，结合送风机运行全工况的历史无故障数据和当前运行数据滤波、基于送风机运行工况特征参数对送风机运行工况利用K均值聚类算法方法进行送风机运行工况进行辨识划分、不同工况下的送风机状态特征参数采用等距特征映射算法进行降维特征提取、SOM神经网络等大数据智能分析算法，通过定义送风机整体健康评价指标，即整体健康因子来表征送风机运行过程中整体健康状态。解决现有技术中存在的无法及时消除机组安全隐患的技术问题。保证火电机组安全高效、清洁低碳、灵活智能的运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112836941B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110049284.3
申请日：2021-01-14
Applicant: 哈电发电设备国家工程研究中心有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 一种煤电机组汽轮机高加系统在线健康状况评估方法，属于煤电机组汽轮机高加系统健康监测与诊断技术领域。本发明包括S1.建立煤电机组汽轮机高加系统预测模型；S2.从机组数据库中采集筛选包含机组运行全工况的历史无故障数据和当前运行数据；S3.利用历史无故障数据进行预测模型的训练和测试；S4.计算步骤3中得到的模型预测值与实际运行值间的方向距离；S5.建立高加系统健康状况评价指标；S6.得出汽轮机高加系统运行实时的健康指数。本发明实现了对高压加热器整体运行健康状况作出实时在线评估，对早期具有衰退趋势和异常的高加系统重点关注，从而第一时间对高加系统进行诊断和检修。
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公开(公告)号：CN114167730A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111497722.9
申请日：2021-12-09
Applicant: 哈电发电设备国家工程研究中心有限公司
Abstract: 本发明提出一种火电机组送风机整体健康状态评价方法、计算机及存储介质，属于送风机健康状态评价技术领域。本发明利用送风机工艺结构与运行机理，结合送风机运行全工况的历史无故障数据和当前运行数据滤波、基于送风机运行工况特征参数对送风机运行工况利用K均值聚类算法方法进行送风机运行工况进行辨识划分、不同工况下的送风机状态特征参数采用等距特征映射算法进行降维特征提取、SOM神经网络等大数据智能分析算法，通过定义送风机整体健康评价指标，即整体健康因子来表征送风机运行过程中整体健康状态。解决现有技术中存在的无法及时消除机组安全隐患的技术问题。保证火电机组安全高效、清洁低碳、灵活智能的运行。
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公开(公告)号：CN113380338A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110665159.5
申请日：2021-06-16
Applicant: 哈电发电设备国家工程研究中心有限公司
Abstract: 一种循环流化床机组旋风分离器进口处NOx浓度测量修正及预测方法，属于循环流化床机组SNCR脱硝领域。解决了现有旋风分离器进口处CEMS仪表抽取式测量NOx存在一定程度的迟延滞后，导致在喷氨控制中，喷氨调节阀门无法及时动作，导致烟囱出口NOx波动较大，氨逃逸率高、甚至是排放超标的问题。技术要点：基于循环流化床运行机理及试验，结合最大信息系数与分摊冗余特征选择方法、小波变换确定特征变量迟延时间、运行工况多重聚类划分、神经网络预测等大数据智能算法，实现循环流化床机组旋风分离器进口处NOx浓度测量修正及预测，及时地将烟气中NOx浓度反馈到SNCR脱硝控制系统中，提高了控制系统的动态响应性能。
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公开(公告)号：CN116796216A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310746637.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨电气科学技术有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/10 , F01K13/02 , F01K25/08
Abstract: 一种生物质直燃发电机组最优主蒸汽压力确定方法，属于生物质直燃发电机组智能运行优化领域。本发明解决了机组集控运行人员凭借固有经验运行，无法使机组在最优状态下运行的问题。技术要点：挑选与计算汽轮机热耗率相关的特征参数；对采集数据进行预处理；进行生物质直燃发电机组稳态工况数据筛选；进行汽轮机热耗率计算；对机组运行工况进行辨识划分；对主蒸汽压力进行聚类分析；进行一次函数曲线拟合；部署到工业大数据云平台；进行实时控制调节机组运行。本发明利用生物质直燃发电机组工艺结构与运行机理，以工业大数据云平台为基础，结合数据滤波、多重工况辨识、数据拟合等大数据智能分析算法，实现了生物质直燃发电机组最优主蒸汽压力确定。
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公开(公告)号：CN118395086A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410555438.X
申请日：2024-05-07
Applicant: 哈尔滨电气科学技术有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于深度学习及专家知识的锅炉炉内燃烧状态分析方法，属于锅炉故障检测技术领域。包括：S1.采集锅炉炉膛火焰历史数据；S2.基于专家知识定义分类规则及依据，对预处理的历史数据进行锅炉炉膛燃烧状态分类及标注形成火焰样本图像，并存入锅炉炉膛燃烧状态样本数据库；S3.建构炉膛燃烧状态预测模型；S4.若炉膛燃烧状态预测模型燃烧状态为非正常状态，分析给出炉炉膛燃烧状态分类判定原因，调整锅炉参数使锅炉状态变为正常状态。解决缺少一种直接反映炉膛燃烧状态的分析手段的问题。本发明给出炉炉膛燃烧状态分类判定原因及变量调整建议方法，使电厂运行人员能够对锅炉燃烧进行优化，及时发现锅炉安全隐患，提高锅炉燃烧效率。
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