-
公开(公告)号：CN113420492B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202110484280.8
申请日：2021-04-30
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/063 , G06N3/084 , G06F113/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明的目的是针对风光火耦合系统时变、非线性、不确定性、间歇性等复杂的动态特性，提出了一种基于生成对抗网络(GenerativeAdversarial Networks，GAN)与门循环单元(Gate Recurrent Unit，GRU)神经网络的系统频率响应模型建模方法。利用生成对抗网络解决了基于数据驱动的系统频率响应模型建立过程中训练样本匮乏的问题。此外，利用门循环单元神经网络解决了已有的建模方法不能准确描述系统频率响应所具有的非线性及不确定性等问题。
-
公开(公告)号：CN115173995A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210767001.3
申请日：2022-07-01
Applicant: 华北电力大学
IPC: H04L1/00 , H04L69/164
Abstract: 本发明公开了一种基于CRC和BCH编码的重型燃气轮机控制系统数据容错方法，属于自动化技术领域。针对重型燃气轮机控制系统数据传输丢包、时延的问题，利用CRC循环冗余校验良好的检错能力和BCH编码良好的纠错能力，结合UDP用户数据报协议的实时性与快速性，将两者融合进行数据传输，提出一种基于CRC和BCH编码的重型燃气轮机控制系统数据容错方法，提高重型燃气轮机控制数据传输的准确性、可靠性和实时性，增强重型燃气轮机控制系统的运行可靠性。
-
公开(公告)号：CN115146696A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210402620.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 华北电力大学 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习(Multi task learning,MTL)的综合能源系统(Integrated energy system,IES)运行状态监测方法，属于综合能源系统领域。针对IES运行状态监测的问题，提出了一种基于MTL和深度森林(Deep forest,DF)算法的IES运行状态监测方法，利用多粒度采样和基于随机森林的特征提取方法解决了数据不足的问题，并将获取的数据划分为训练集和测试集；构建的基于级联森林多任务学习模型从训练数据中学习共享知识，提高了模型的泛化能力；最后，通过测试训练好的多任务模型，同时解决了包含识别当前运行工况和预测运行性能，以及判断系统是否发生故障这三项任务的IES运行状态监测的问题。
-
公开(公告)号：CN114943277A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210402932.3
申请日：2022-04-18
Applicant: 华北电力大学 , 国网江苏省有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习(Transferlearning,TL)、深度学习(Deep learning,DL)和多任务学习(Multi task learning,MTL)的综合能源系统(Integrated energy system,IES)运行工况识别与性能预测方法，属于综合能源系统领域。针对IES运行工况识别与性能预测的问题，提出了一种基于TL、DL和MTL的IES运行工况识别与性能预测方法，利用基于相关性分析的特征提取方法和TL解决了缺乏用于在线训练的高质量数据的问题，TL主要采用联合分布适配(JointDistribution Adaptation，JDA)共同适配表征源域与目标域的边缘与条件分布，并将适配后的数据共享到多任务学习中；并利用多任务联合训练，建立基于GRU神经网络组的运行工况识别与性能预测的模型，该模型有效降低了模型参数规模及运算时间，并且具有较高的准确性和较好的泛化性能。
-
公开(公告)号：CN113780762A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110974913.3
申请日：2021-08-24
Applicant: 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，公开了一种电网热力平台效益评估方法，包括如下步骤：整体效益评估体系，包括不同层级的指标；请专家对指标进行打分；依次对指标进行简约化处理、规范化处理和权重计算，最后利用雷达图对角线伸缩权重法评价整体效益。本发明还公开了一种电网热力平台效益评估系统。本发明电网热力平台效益评估方法及评估系统，多维度对综合效益进行评估，通过市场化手段激发热力负荷用户参与有偿辅助服务、现货市场的积极性，从而充分利用热力负荷的可调控特性，进一步挖掘热力负荷响应调度价值。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110879587B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201911231067.5
申请日：2019-12-05
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于凸多胞型理论解决带有自触发传输机制系统的故障检测方法，包括：步骤一，建立含有干扰输入和故障的连续系统模型并对其离散化；步骤二，设计故障检测滤波器，推导得出状态估计误差系统；步骤三，利用凸多胞型理论处理误差系统，定义随机稳定和H_/H∞性能约束；步骤四：求解线性矩阵不等式，得到故障检测滤波器参数；步骤五，设计自触发传输机制；步骤六，将上面步骤中所求得的参数代入故障检测滤波器进行故障检测。
-
公开(公告)号：CN110989342B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201911132487.8
申请日：2019-11-19
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种联合循环机组重型燃气轮机实时T‑S模糊建模方法，首先，根据实际需求确立燃气轮机待辨识模型结构，并采集联合循环机组重型燃气轮机的现场运行数据作为模型辨识所用训练数据；然后，对初始训练数据进行预处理以消除异常数据的不利影响；其次，通过改进的熵聚类方法对数据空间进行分类，自动得到聚类个数及其相应的聚类中心；在此基础上，引入一种改进的鲸鱼优化算法对初始聚类中心进行修正并计算得到对应的聚类半径；接下来，通过带遗忘因子的最小二乘算法获取后件辨识中各子模型参数并进行模糊加权得到全局输出；最后，对辨识所得模型进行验证。
-
公开(公告)号：CN112633612A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110030286.8
申请日：2021-01-11
Inventor： 韩小齐 , 刘文颖 , 罗世刚 , 窦常永 , 韩旭杉 , 刘紫东 , 徐兰兰 , 李潇 , 张尧翔 , 王维洲 , 王方雨 , 张雨薇 , 马彦宏 , 邵冲 , 郇悦 , 胡阳 , 朱丽萍 , 张雯程 , 杨美颖 , 曾贇 , 庞清仑 , 申自裕 , 罗凡 , 余向前 , 张建华
Abstract: 本发明公开了一种激励机制下基于E‑A的蓄热电锅炉日前响应功率预测方法，包括：获取激励机制响应下蓄热电锅炉负荷典型日历史运行数据；通过EMD算法(经验模态分解算法)分解为IMF分量(信号基本模式分量)以及余波；利用ARIMA预测模型对分解后的量进行预测，形成E‑A复合预测算法，然后通过将预测后的分量进行叠加得到激励机制下蓄热电锅炉功率日前预测量，最后对E‑A复合预测算法的结果进行评价。
-
公开(公告)号：CN112082769A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010926904.2
申请日：2020-09-07
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种基于专家系统和贝叶斯决策器的模拟量输入模块智能BIT设计方法，属于测试和人工智能领域。该方法用于提高重型燃气轮机分散控制系统的可靠性，解决现有模拟量输入模块BIT虚警率高的问题。步骤如下：通过知识获取机制，构建重型燃气轮机控制系统模拟量输入模块专家系统知识库，依据贝叶斯概率计算专家系统规则的置信度；利用贝叶斯决策器对实时BIT检测信息进行正常、瞬态、间歇、故障四种状态的识别，并加载故障状态的信息至推理机，实现模拟量输入模块内部功能电路故障的精确定位。通过以上两种技术手段来提高了专家系统推理的效率和准确性，降低了现有模拟量输入模块BIT的虚警率。
-
公开(公告)号：CN112000084A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010927835.7
申请日：2020-09-07
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于1D-CNN和GRU-SVM的重型燃气轮机控制系统控制器模块智能BIT设计方法，属于重型燃气轮机控制系统智能BIT领域。针对智能BIT设计方法和常规BIT虚警率高的问题，提供了一种利用1D-CNN模型和GRU-SVM模型实现重型燃气轮机控制系统控制器模块智能BIT诊断、降虚警的方法。利用控制器模块中功能电路的历史数据训练1D-CNN模型，根据1D-CNN能够直接处理时间序列信号的特点，更高效率地对含有故障的信息进行特征提取以及故障分类和定位，并在1D-CNN识别结果的基础上利用GRU对BIT智能诊断的结果进行预测，依据时间特征处理1D-CNN输出的BIT信号并送入SVM进行分类，过滤虚警，从而有效解决了现有常规BIT虚警率高的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
132
records
(took 0.033 seconds)
