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公开(公告)号：CN113255219A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110589322.4
申请日：2021-05-28
Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , H02K3/50 , G06F111/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于修正长短时记忆神经网络的发电机线棒振动优化方法，包括步骤：历史数据获取和处理；将特征向量和标签向量作为发电机线棒振动LM_LSTM模型的输入，利用训练集和验证集中的数据来训练发电机线棒振动LM_LSTM模型。本发明的有益效果是：从机理和数理结合的方法挖掘发电机各参数对线棒振动的影响；建立基于修正的长短时记忆神经网络的发电机线棒振动模型，分析发电机线棒平均温度和发电机铁芯平均温度对发电机线棒振动的影响，做出三维关系控制图，明确指出发电机定冷水进水温度和发电机冷氢温度在全局和局部的调整方向，进而通过对相关温度的调整在运行过程中压制超标的发电机线棒端部振动，满足安全稳定运行的要求。
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公开(公告)号：CN112801426A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110364925.4
申请日：2021-04-06
Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于关联参数挖掘的工业过程故障融合预测方法，包括步骤：基于关联规则挖掘算法对工业过程运行参数进行关联性挖掘；利用训练样本提取关联参数的参数特征，基于参数特征和故障时间构造训练集；利用训练集构造BP神经网络模型，作为基于关联参数的故障时间预测模型。本发明的有益效果是：构建了多参数多模型融合预测模型，将关联规则引入参数选取中，挖掘参数关联性进而筛选出用以建模的运行参数；进一步针对不同参数构建了不同预测模型，进一步将关联规则挖掘结果引入模型融合中实现预测模型的融合，从而获得了覆盖状态信息全面且具有强鲁棒性的故障时间预测模型。对于工程上的故障预测和健康管理有重大应用价值。
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公开(公告)号：CN113673251B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202110905911.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 浙江浙能数字科技有限公司 , 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/126 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于无监督生成网络的多编码体系互迁移方法，包括步骤：通过采集设备获取编码规则A下的编码与语义描述的数据集；由两种规则编码数据集分别进行等量的随机采样。本发明的有益效果是：本发明采用无监督多编码体系互迁移模型，通过采集设备获取数据集，对数据集中数据进行随机采样，并划分为训练集和测试集，用于训练无监督多编码体系互迁移模型，绕开人工标注的流程，工作量小、求证简单、出错率低；本发明通过无数据标注方法实现无监督的多编码体系互相迁移，克服了传统底层数据治理标准化、统一化方法仅用于设备编码，尚未提出解决方案破解不同编码体系下的自动映射问题。
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公开(公告)号：CN113837459A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111084120.0
申请日：2021-09-15
Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于RF‑DTW的智能电厂燃煤发电机组短期负荷预测方法，包括步骤：获取当前时间作为预测时刻；从机组的数据库中获取历史数据；对历史数据进行预处理；根据预测时刻计算预测时刻前一周的平均负荷。本发明的有益效果是：本发明克服了仅用机组历史负荷数据预测机组负荷的局限性，本发明基于RF‑DTW算法，给出了任意当前时间点24小时内的机组负荷预测值，确保了未来24小时内机组负荷预测的最大误差小于5％；据此可以为燃煤发电机组的循环水泵、磨煤机、脱硫浆液循环泵等重要辅机的启停优化操作提供决策支撑，对燃煤发电机组在确保安全的基础上尽可能提高机组的经济运行水平具有重要意义，具有广阔的推广前景。
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公开(公告)号：CN113673202A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110905914.2
申请日：2021-08-09
Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G06F40/126 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于混合监督双层匹配编码映射推荐方法，包括步骤：使用采集设备采集原KKS编码列表和新KKS编码列表；进行人工匹配；将监督匹配模型训练数据集D进行有监督训练。本发明的有益效果是：提出智能化KKS编码映射的任务，先使用采集设备采集原KKS编码列表和新KKS编码列表，再进行人工匹配，将监督匹配模型训练数据集D进行有监督训练，采用原KKS编码列表内的中文描述、新KKS编码列表内的中文描述进行无监督匹配，对无监督匹配失败的数据进行有监督匹配；可直接获得标准编码的映射表，极大地减少了标准化工作的工作量，提升系统运行的稳定性，实现底层数据的通用化，统一了编码规则。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113359425A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110764315.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM神经网络PID优化的火电厂锅炉主汽温智能控制系统的构建及工作方法，包括步骤：建立并训练主汽温预测模型；利用训练好的主汽温预测模型，进行PID优化；根据训练得到的主汽温预测模型，针对炉内空气动力场、火焰中心的扰动进行主汽温预测，量化风量波动、燃烧每层变动等扰动对于主汽温的影响，并根据主汽温预测结果来建立相关的调节经验库，作为智能化控制的依据。本发明的有益效果是：在现有的主汽温自动调节的基础上，建立主汽温的预测模型，改良主汽温PID系统结构，通过深度学习神经网络对主汽温的预测，利用主汽温的预测数值，改良过热器减温水的PID控制逻辑，显著改善其调节品质。
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公开(公告)号：CN113343642A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110905902.X
申请日：2021-08-09
Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G06F40/126 , G06F40/242 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于有监督序列生成网络的集团级KKS编码自动映射方法，包括步骤：通过采集设备收集旧KKS编码列表和新KKS编码列表；由通用分词规则对KKS编码数据集进行分词。本发明的有益效果是：将标准编码与厂侧编码通过模型完成自动映射，保证字典能在动态更新的情况下实现快速匹配；将厂侧编码作为输入用于模型训练，得到序列生成网络模型；序列生成网络模型中引入长短期记忆网络用于构建编码网络与解码网络，编码网络与解码网络中心对称，便于对KKS编码特征进行提取和重构；解决了不同编码规则下的映射问题，避免了因改变原有KKS编码导致的其他生产系统测点无法读取问题，降低了工作强度，实现底层数据的通用化。
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公开(公告)号：CN112801426B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110364925.4
申请日：2021-04-06
Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于关联参数挖掘的工业过程故障融合预测方法，包括步骤：基于关联规则挖掘算法对工业过程运行参数进行关联性挖掘；利用训练样本提取关联参数的参数特征，基于参数特征和故障时间构造训练集；利用训练集构造BP神经网络模型，作为基于关联参数的故障时间预测模型。本发明的有益效果是：构建了多参数多模型融合预测模型，将关联规则引入参数选取中，挖掘参数关联性进而筛选出用以建模的运行参数；进一步针对不同参数构建了不同预测模型，进一步将关联规则挖掘结果引入模型融合中实现预测模型的融合，从而获得了覆盖状态信息全面且具有强鲁棒性的故障时间预测模型。对于工程上的故障预测和健康管理有重大应用价值。
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公开(公告)号：CN113673202B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202110905914.2
申请日：2021-08-09
Applicant: 浙江浙能数字科技有限公司 , 浙江浙能技术研究院有限公司
IPC: G06F40/126 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种基于混合监督双层匹配编码映射推荐方法，包括步骤：使用采集设备采集原KKS编码列表和新KKS编码列表；进行人工匹配；将监督匹配模型训练数据集D进行有监督训练。本发明的有益效果是：提出智能化KKS编码映射的任务，先使用采集设备采集原KKS编码列表和新KKS编码列表，再进行人工匹配，将监督匹配模型训练数据集D进行有监督训练，采用原KKS编码列表内的中文描述、新KKS编码列表内的中文描述进行无监督匹配，对无监督匹配失败的数据进行有监督匹配；可直接获得标准编码的映射表，极大地减少了标准化工作的工作量，提升系统运行的稳定性，实现底层数据的通用化，统一了编码规则。
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公开(公告)号：CN113673152B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110905893.4
申请日：2021-08-09
Applicant: 浙江浙能数字科技有限公司 , 浙江浙能技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生体的集团级KKS编码智能映射推荐方法，包括步骤：构建基于电力全生产流程的数字孪生体；根据获得的数字孪生体构建专业字典；使用采集设备采集获得原编码规则下的编码和新编码规则下的编码，构建KKS编码数据集。本发明的有益效果是：本发明将复杂的发电流程系统化，构建基于电力全生产流程的数字孪生体，实例化集团级数字孪生技术；本发明还构建了基于注意力堆叠网络的KKS生成模型，激发了电厂原有数字基础设施的活力，打通数据孤岛、破除信息壁垒，促进物理空间与信息空间之间的实时融合，实现多种KKS编码体系下的智能化映射任务。
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