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公开(公告)号：CN113984956A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111109507.7
申请日：2021-09-22
Applicant: 华北电力大学 , 国电电力大连庄河发电有限责任公司
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明属于飞灰含碳量测量技术领域，尤其涉及一种实现可控取灰量测碳的飞灰含碳量测量系统及其方法，该系统包括：旋风分离器、顶部校准阀门、π型波导管、底部校准阀门和检测装置。旋风分离器一端与烟气管道连接，另一端与顶部校准阀门的一端连接，顶部校准阀门的另一端通过法兰与π型波导管的一端连接，底部校准阀门通过法兰与π型波导管的另一端连接，检测装置通过同轴电缆与π型波导管的连接。该系统具有结构简单，使用方便，通过顶端校准阀和底端校准阀能够准确控制取灰量及实现取样测量一体化，取灰量的准确控制通过校准阀的快速启闭特性及测量装置的某参数能实时检测灰量功能实现；取样测量一体化通过软件对阀门输送指令进行控制。
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公开(公告)号：CN113236386A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110690278.6
申请日：2021-06-22
Applicant: 华北电力大学 , 国电电力大连庄河发电有限责任公司
Abstract: 本发明公开一种火电机组一次调频蓄能实时评估方法及系统，首先利用当前运行参数和设计参数机组对火电机组进行阶跃扰动实验，确定各组件能量响应一次调频指令的惯性时间；然后根据各组件能量响应一次调频指令的惯性时间分别计算各组件对应的总蓄能；最后根据各组件对应的总蓄能确定火电机组用于一次调频的蓄能。本发明先确定各组件能量响应一次调频指令的惯性时间，然后基于各组件能量响应一次调频指令的惯性时间来确定火电机组用于一次调频的蓄能，相比于现有未对时间上进行划分确定电机组用于一次调频的蓄能的方法进一步提高了对电机组用于一次调频的蓄能实时评估的准确性。
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公开(公告)号：CN109506248B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201811470948.8
申请日：2018-12-04
Applicant: 华北电力大学 , 华能国际电力股份有限公司丹东电厂
IPC: F23N5/00
Abstract: 本发明属于火电机组稳燃优化领域，具体涉及一种基于在线寻优的锅炉燃烧优化方法。所述方法能够将离线优化与在线寻优联系起来，把离线寻优的结果储存到特定位置作为典型优化案例，按照负荷指令查询式把案例优化结果直接送入到现场DCS中控制各层风门挡板的开度，以此来调节风煤比来提升锅炉燃烧稳定性及经济性。
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公开(公告)号：CN107589733B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201610539355.7
申请日：2016-07-08
Applicant: 华北电力大学 , 北京国电智深控制技术有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种控制器诊断信号生成、故障保护及功能安全的方法、系统，控制器在执行控制任务的同时执行诊断逻辑，生成脉冲串信号并作为诊断信号输出；故障保护装置对所述控制器输出的诊断信号进行检测，如确定所述控制器输出的诊断信号非脉冲串信号，生成故障保护信号。所述控制器控制和保护对象的安全保护回路根据所述故障保护信号执行保护动作，以实现所述对象的功能安全。本申请可以实现控制器功能安全，而且简单、通用、成本低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110287233A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910527500.3
申请日：2019-06-18
Applicant: 华北电力大学 , 国电内蒙古东胜热电有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06K9/62 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习神经网络的系统异常预警方法，所述预警方法采用深度学习神经网络方法对系统运行异常提出预警。基于机组运行过程中积累的海量历史数据，首先对影响系统性能的众多输入变量进行降维处理，确定系统的输入、输出变量关系，并通过离群点检测和缺失值填补等方法对历史数据进行预处理，提升训练数据的有效性；进而采用深度学习神经网络算法建立系统神经网络模型，并将输入变量实时值接入神经网络模型，对输出变量进行实时预测；最后，根据输出变量实时值与神经网络模型预测值，采用皮尔逊相关系数判据，实现对系统的异常预警。
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公开(公告)号：CN110285403A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910496783.X
申请日：2019-06-10
Applicant: 华北电力大学 , 北京国电智深控制技术有限公司
Abstract: 本发明公开属于过程控制技术领域的一种基于被控参数预估的主蒸汽温度控制方法。首先建立包括LSTM主蒸汽温度预测模型、减温水对主蒸汽温度模型及两入一出GPC的控制系统；即基于LSTM长短期记忆神经网络算法建立主蒸汽温度预测模型；构建两入一出的广义预测控制器；以两入一出的广义预测控制器为核心控制器，结合LSTM长短期记忆神经网络对主蒸汽温度进行提前预测，当外界扰动因素变化时提前预知被控参数未来的变化趋势，使执行机构提早动作，进一步抑制主蒸汽温度的波动，克服了各种干扰和迟延对机组运行经济性和稳定性产生的影响，提升主蒸汽温度的控制品质。
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公开(公告)号：CN110263846A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910527452.8
申请日：2019-06-18
Applicant: 华北电力大学 , 国电电力发展股份有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于发电机组设备故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于故障数据深度挖掘及学习的故障诊断方法，包括：对发电机组历史数据进行采集、预处理后采用深度长短时记忆网络算法进行学习和训练，得到故障数据筛选模型后遍历海量历史数据库，筛选形成故障数据样本集；对故障数据样本集采用Medoids周围分类法估计故障类型数目，采用K-Means聚类算法进行聚类分析，形成多类典型故障样本集；对多类典型故障样本集采用LSTM神经网络算法进行训练和学习，建立故障诊断模型；基于故障诊断模型对系统实时运行数据进行监测，对系统运行状态进行判别并记录新产生的故障样本，利用更新后的多类典型故障样本集对故障诊断模型进行更新。
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公开(公告)号：CN105116855B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510435036.7
申请日：2015-07-22
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了属于火电机组脱硫技术领域的一种烟气循环流化床脱硫的优化控制方法，其中，DCS系统分别连接烟气循环流化床和基于PLC的二氧化硫优化控制系统，所述优化控制系统由二氧化硫预测模块和二氧化碳计算模块分别连接数据通讯模块和消石灰控制模块，消石灰控制模块连接数据通讯模块组成；数据通讯模块与DCS系统相互交换数据。本发明通过SO2预测模型和计算脱硫塔入口烟气的CO2量，能够及时、动态和准确地调节消石灰的给料量，从根本上避免了SO2的超标排放和消石灰等资源的浪费，并在一定程度上减少了CO2排放量，在工程上具有较高的借鉴意义。
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公开(公告)号：CN107313898A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710696878.7
申请日：2017-08-15
Applicant: 华北电力大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723 , F03D7/00 , F05B2260/84 , F05B2270/32
Abstract: 本发明公开了基于Markov跳变规律的风力发电系统控制的方法,其特征是对作用在风力发电机上的风速进行滤波，提取低频风速；对整个风速区间按设定的间隔拆分为多个状态；对滤波后的低频风速建立Markov模型；对风力发电系统状态空间模型进行扩阶，将原有的风力发电系统描述为包含风速Markov增广模型的Markov跳变系统。本发明的优越效果是将风速的随机波动规律引入到风力发电系统模型中，实现了对风机的精准建模和有效控制以实现对风机的工况点切换控制效果的改进，同时有效降低了输出功率的波动频率，相比传统的现有的控制器有更强的稳定性。
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