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公开(公告)号：CN114548515B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210067937.5
申请日：2022-01-20
Applicant: 东北大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F17/16 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种长期风功率预测方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：获取历史风功率数据，并对所述历史风功率数据进行信号分解，得到多个目标分解信号；基于目标分解信号以及所述第一历史时间段内的历史气候数据，确定与每个目标分解信号对应的目标输入矩阵；将所述目标输入矩阵输入至预设风功率预测模型，得到与每个目标分解信号对应的第一目标预测时刻的第一风功率预测数据，并更新每个所述目标分解信号对应的所述目标输入矩阵；将每个更新后的目标输入矩阵输入至所述预设风功率预测模型，得到第二风功率预测数据，直至得到最后一个目标预测时刻的风功率预测数据；基于风功率预测数据，确定所述目标预测时间段对应的预测总风功率。
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公开(公告)号：CN117039896B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311300428.3
申请日：2023-10-10
Applicant: 东北大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F16/21 , G06F18/2321
Abstract: 本申请涉及新能源发电技术领域，公开了一种基于风电不确定性的调度方法及装置、介质和电子设备。方法包括：根据风电场在预设时间的真实发电功率以及对应的预测发电功率，建立样本集合；利用最小二乘法对样本集合进行拟合，得到概率密度函数曲线；确定概率密度函数曲线对应的最佳带宽，并根据最佳带宽得到概率密度函数；基于概率密度函数采样得到多个采样样本，并基于采样样本确定目标场景；基于目标场景，以发电机组的启停状态作为变量建立目标函数；根据发电机组的发电限制，建立约束；基于约束求解目标函数的最小值，并根据最小值对应的启停状态确定目标调度方案。本申请解决了现有(56)对比文件D. Li.Wind Power Prediction Based onKalman Filter and Non-parametric KernelDensity Estimation.2021 IEEE/IASIndustrial and Commercial Power SystemAsia (I&CPS Asia).2021,全文.梁海峰;曹大卫;刘博;刘子兴;郑灿;李鹏.风电场概率分布模型建模及误差分析.华北电力大学学报(自然科学版).2017,(03),全文.
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公开(公告)号：CN119959822A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510435455.4
申请日：2025-04-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请一些实施例中公开了一种基于漏磁分析的变压器早期匝间短路故障诊断方法及装置，该方法包括：获取磁场传感器测得的漏磁信号；对漏磁信号进行预处理和特征提取；将特征量输入到预设的变压器匝间短路故障诊断模型中，以输出故障诊断结果，预设的变压器匝间短路故障诊断模型是基于CFDM‑Net训练得到的；如果故障诊断结果为变压器存在匝间短路故障，则根据磁场传感器所处的位置确定变压器匝间短路故障的位置，并根据特征量确定变压器匝间短路故障的程度；根据变压器匝间短路故障的位置和程度发送提示消息。该方法通过监测变压器运行过程中的磁场变化进行故障诊断，无需对变压器进行拆解或破坏，具有非入侵性的优点。
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公开(公告)号：CN116146435A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211674857.2
申请日：2022-12-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种风力发电机组的输出功率预测系统，涉及风力发电技术领域，包括预测云服务器、数据采集单元、预测模型单元和系统电控单元，所述预测云服务器用于储存单个风场、多个风场的风力发电机组备份数据，还用于对需要预测的各个风场进行全面监控，本发明通过设置预测云服务器、数据采集单元、预测模型单元和系统电控单元，构建完善的输出功率预测系统，提取其中的风电场历史功率数据、历史数值天气预报、风电机组信息、风电机组及风电场运行状态、地形地貌数据，对风力发电机组的输出功率预测数据及相应的分析结果进行管理、可视化和存储，有助于通过互联网云管控实现风力发电机组的输出功率预测管理，提高预测管理的智能化水平。
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公开(公告)号：CN118536340A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410503948.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/23 , G01K13/00 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种变压器温度预测方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及变压器技术领域，主要在于能够提高变压器温度的预测效率和预测准确度。包括：基于目标变压器的实际参数信息，构建数字变压器模型，并确定磁场边界条件信息和温度场边界条件信息；基于预定电压和预定电流，以及磁场边界条件信息，对数字变压器模型进行电磁场仿真，得到能量损耗数据；基于能量损耗数据和数字变压器模型的温度场边界条件信息，对数字变压器模型进行温度场仿真和流体场仿真，得到温度场分布数据和流体场分布数据，确定目标影响因素在当前时刻的属性数据、历史时刻的历史影响数据，并将上述数据输入至预设温度预测模型，得到目标变压器在当前时刻的热点温度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117039896A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311300428.3
申请日：2023-10-10
Applicant: 东北大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F16/21 , G06F18/2321
Abstract: 本申请涉及新能源发电技术领域，公开了一种基于风电不确定性的调度方法及装置、介质和电子设备。方法包括：根据风电场在预设时间的真实发电功率以及对应的预测发电功率，建立样本集合；利用最小二乘法对样本集合进行拟合，得到概率密度函数曲线；确定概率密度函数曲线对应的最佳带宽，并根据最佳带宽得到概率密度函数；基于概率密度函数采样得到多个采样样本，并基于采样样本确定目标场景；基于目标场景，以发电机组的启停状态作为变量建立目标函数；根据发电机组的发电限制，建立约束；基于约束求解目标函数的最小值，并根据最小值对应的启停状态确定目标调度方案。本申请解决了现有方法中调度方案与现实场景匹配度较低，发电费用较高的问题。
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公开(公告)号：CN106863341A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710077071.5
申请日：2017-02-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种盾构机盘形滚刀换刀机械手及其使用方法，所述机械手包括：箱体，箱体上、下端面设置有液压缸支撑座，箱体前端设置有机械手手指支撑座，机械手手指上下对称铰接在所述机械手手指支撑座上，液压缸一端铰接在液压缸支撑座上，另一端铰接于机械手手指，所述箱体前、后箱板开设通孔，盘形滚刀拆装块插设在通孔中，贯穿所述箱体。成对的机械手手指采用一个液压缸驱动，保证机械手手指良好的同步性；机械手手指结构简单，容易加工，实用性强；箱体设计为工字型，具有良好力学性能，同时给驱动机械手手指的液压缸预留足够活动空间；盘形滚刀拆装块具有伸缩功能和旋转机构，在定位精度不高时能够自动调整对准，适应较宽泛机械手精度区间。
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公开(公告)号：CN118275938B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410693057.8
申请日：2024-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请涉及变压器故障检测领域，公开了一种变压器绕组短路故障检测方法、装置、平台、介质及设备。方法通过分析健康状态与短路故障状态下匝线间的空间漏磁场特性，分析绕组中每条匝线的电流密度、磁通密度、磁通相位角中的一个或多个，通过将这些数据与无故障情况下的数据对比，判断匝线是否故障。本申请无需检测电流的具体数值，因此解决了现有检测方法在匝间短路故障电流较小情况下无法准确判断短路故障位置以及短路故障程度的问题。
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公开(公告)号：CN118275938A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410693057.8
申请日：2024-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请涉及变压器故障检测领域，公开了一种变压器绕组短路故障检测方法、装置、平台、介质及设备。方法通过分析健康状态与短路故障状态下匝线间的空间漏磁场特性，分析绕组中每条匝线的电流密度、磁通密度、磁通相位角中的一个或多个，通过将这些数据与无故障情况下的数据对比，判断匝线是否故障。本申请无需检测电流的具体数值，因此解决了现有检测方法在匝间短路故障电流较小情况下无法准确判断短路故障位置以及短路故障程度的问题。
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公开(公告)号：CN114548515A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210067937.5
申请日：2022-01-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请公开了一种长期风功率预测方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：获取历史风功率数据，并对所述历史风功率数据进行信号分解，得到多个目标分解信号；基于目标分解信号以及所述第一历史时间段内的历史气候数据，确定与每个目标分解信号对应的目标输入矩阵；将所述目标输入矩阵输入至预设风功率预测模型，得到与每个目标分解信号对应的第一目标预测时刻的第一风功率预测数据，并更新每个所述目标分解信号对应的所述目标输入矩阵；将每个更新后的目标输入矩阵输入至所述预设风功率预测模型，得到第二风功率预测数据，直至得到最后一个目标预测时刻的风功率预测数据；基于风功率预测数据，确定所述目标预测时间段对应的预测总风功率。
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