-
公开(公告)号：CN119939963A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510435755.2
申请日：2025-04-09
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F9/50 , G06F9/48 , G06F111/02 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种边缘数据中心集群的多能流协同控制方法及系统，涉及多能流协同控制技术领域，包括：S1.根据边缘数据中心的数据负载类型以及数据负载调度方法，并结合服务器功耗控制策略，构建边缘数据中心服务器的功耗模型；S2.基于功耗模型构建水聚合模式下的边缘数据中心集群水冷系统；S3.基于边缘数据中心数据的负载调度方法及功耗模型，结合聚合模式下的边缘数据中心集群水冷系统，用于构建多能流耦合模型，并进行边缘数据中心集群多能流协同控制。本发明打破了传统数据中心各系统孤立运行的局面，实现多能流高效交互与协同，使整个边缘数据中心集群运行更加稳定流畅，极大缩短数据负载响应时间，削减二氧化碳等温室气体排放。
-
公开(公告)号：CN112529262B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202011359506.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京京能高安屯燃气热电有限责任公司 , 北京京能能源技术研究有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种短期功率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待预测日的相关数据样本和待预测日对应的参考数据样本，待预测日的相关数据样本包含与待预测日功率相关的环境属性数据和规律属性数据，参考数据样本包括待预测日前一天的日功率数据序列；将待预测日的相关数据样本输入预设的分类模型，根据分类模型的分类处理，得到与待预测日相似度最大的目标日对应的环境属性数据和规律属性数据的权重系数；根据参考数据样本以及预设的功率预测模型，得到基准预测功率数据序列；根据权重系数、基准预测功率数据序列，得到待预测日的预测功率数据序列。采用本方法能够提高电厂侧功率预测精确度。
-
公开(公告)号：CN118641998A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410755225.1
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司
Abstract: 本发明属于发电机故障检测技术领域，公开了一种发电机匝间短路故障诊断方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：计算发电机开机时或空载试验时励磁电流与发电机各部位振动的皮尔逊相关系数，以得到匝间短路趋势判据基底参考值；基于所述基底参考值并结合不同工况下的参考匝间短路趋势判据静态阈值得到各个工况对应的目标匝间短路趋势判据静态阈值；根据所述目标匝间短路趋势判据静态阈值预测发电机的匝间短路趋势；当发电机存在匝间短路趋势时，获取发电机的运行数据；根据所述运行数据确定匝间短路程度。充分利用大数据进行物理建模与机器学习的优势，针对转子匝间短路的趋势与程度，给出量化判据，实现了对发电机故障的精准预测。
-
公开(公告)号：CN117395276A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311327472.3
申请日：2023-10-13
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司 , 鄂尔多斯市昊华红庆梁矿业有限公司
Inventor： 孟超 , 王志红 , 薛长站 , 乔建华 , 罗波远 , 张宇博 , 梅东升 , 付达 , 何少华 , 隋莉敏 , 彭中峰 , 张超力 , 霍斌洋 , 梁浩 , 姜宏图 , 李鹏竹 , 汤自强 , 张博洋 , 梁国杰 , 蔚鹏飞 , 段立国 , 陈震 , 徐泽宇
Abstract: 本发明提供一种提升热网通信效率的系统及方法，所述系统包括主站、交换机、物联网智能终端和子站，主站、交换机、物联网智能终端和子站依次连接，通过物联网智能终端设备实时检测子站的数据变化，并在数据异常时，及时将异常数据通过具有升级版Modbus TCP规约的交换机上报至主站；通过本发明所述的一种提升热网通信效率的系统及方法，能够提升热网监控平台主站与锅炉房及换热站等子站之间的通信速度，当子站有数据需要主站快速响应时，子站数据可以主动上送，并且主站能够正确响应，并且极大程度的缩减主站和子站之间通信的延迟时间。
-
公开(公告)号：CN114383463A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210077341.3
申请日：2022-01-24
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司
IPC: F28F27/00
Abstract: 本发明提供了冷却塔配水控制方法、装置、配水系统、冷却塔，所述方法包括：所述冷却塔的配水系统采用分区控制，每个分区均配置有水量调节阀门，并至少根据对每个分区其循环冷却水换热输出温度T的反馈，实时或定时调节各水量调节阀门的开度。通过本发明所述的冷却塔配水控制方法、装置、配水系统、冷却塔，打破了均匀配水的限制，仅通过小幅结构改进即可优化冷却塔内部的风水配比，进而提高冷却塔冷却效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114088607A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111239039.5
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司
IPC: G01N15/10 , G01N21/3577 , G01N1/44
Abstract: 本发明提供了一种风机齿轮箱在线监测方法，所述方法包括：将齿轮箱润滑油进行加热；将加热后的齿轮箱润滑油进行消泡处理；把经过消泡后的齿轮箱润滑油进行降温处理；将降温后的齿轮箱润滑油分别进行两路检测。实现快速及时的对油液的颗粒污染进行监测；利用中红外传感器可快速监测齿轮箱润滑油中微水、粘度、总酸值、氧化值、添加剂的变化情况；通过建模提高中红外传感器的检测精度。
-
公开(公告)号：CN112529262A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011359506.3
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京京能高安屯燃气热电有限责任公司 , 北京京能能源技术研究有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种短期功率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待预测日的相关数据样本和待预测日对应的参考数据样本，待预测日的相关数据样本包含与待预测日功率相关的环境属性数据和规律属性数据，参考数据样本包括待预测日前一天的日功率数据序列；将待预测日的相关数据样本输入预设的分类模型，根据分类模型的分类处理，得到与待预测日相似度最大的目标日对应的环境属性数据和规律属性数据的权重系数；根据参考数据样本以及预设的功率预测模型，得到基准预测功率数据序列；根据权重系数、基准预测功率数据序列，得到待预测日的预测功率数据序列。采用本方法能够提高电厂侧功率预测精确度。
-
公开(公告)号：CN117634303B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311660633.0
申请日：2023-12-06
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G01R31/34 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种基于AI建模的汽轮发电机铁心过热故障预警方法，包括如下步骤：S1：归类分析发电机运行数据，建立静态温度模型；S2：基于静态温度模型，采用机器学习和深度学习算法，寻找适宜的动态温度模型算法，建立动态温度模型；S3：引入动态分级判据，形成动态自学习引擎系统；S4：根据历史数据进行动态温度模型的验证与迭代优化；S5：寻找有温升隐患的机组数据。本发明公开的基于AI建模的汽轮发电机铁心过热故障预警方法，无需增加发电机温度测点、无需进行发电机温度数据降维分析、无需让使用者进行大量的建模与分析计算，利用发电机运行数据即可完成对铁心过热故障的自动预警。
-
公开(公告)号：CN117973790A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410166889.4
申请日：2024-02-06
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司呼伦贝尔供电公司 , 国家电网有限公司 , 北京京能能源技术研究有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种台区精细化管理研判系统及方法，所述方法包括：步骤一、低压台区电力设施空间模型构建以及更新；步骤二、运行状况分层级、全链路监控管理；步骤三、前端业务智能化、主动化管控；步骤四、业绩成果实时化、精准化评价；通过本发明所述的一种台区精细化管理研判系统及方法，能够有效的解决电网低压台区的区域网格基础信息难管理、设备状态难监控、服务难落实、任务难推进、绩效难考核的问题，实现网格台区基础档案信息空间化管控，基础信息完整率和准确率达到百分之百，提升系统的管理质量，提高系统的管理效率，增强系统的管理精准度，以及实现基础运维工作在前端全面融合，异常工单自动派发，智能研判，减轻运维负担。
-
公开(公告)号：CN117634303A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311660633.0
申请日：2023-12-06
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G01R31/34 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种基于AI建模的汽轮发电机铁心过热故障预警方法，包括如下步骤：S1：归类分析发电机运行数据，建立静态温度模型；S2：基于静态温度模型，采用机器学习和深度学习算法，寻找适宜的动态温度模型算法，建立动态温度模型；S3：引入动态分级判据，形成动态自学习引擎系统；S4：根据历史数据进行动态温度模型的验证与迭代优化；S5：寻找有温升隐患的机组数据。本发明公开的基于AI建模的汽轮发电机铁心过热故障预警方法，无需增加发电机温度测点、无需进行发电机温度数据降维分析、无需让使用者进行大量的建模与分析计算，利用发电机运行数据即可完成对铁心过热故障的自动预警。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
57
records
(took 0.065 seconds)
