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公开(公告)号：CN118555624A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410660766.6
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司
Inventor： 孟超 , 梅东升 , 薛长站 , 张宇博 , 赵岩 , 王志红 , 付达 , 何少华 , 隋莉敏 , 彭中峰 , 陈国伟 , 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 , 杨凯 , 徐泽宇
Abstract: 本发明提供一种能够主动调整通信模式的物联网智能终端系统及方法，所述方法包括步骤一、新定义报文：基于原始报文数据，进行新定义通信报文；步骤二、分析报文：接收端物联网智能终端对所接收到的报文进行分析，获得有效报文；步骤三、实时检测：根据有效的报文信息，实时检测不同物联网智能终端之间LORA通信的信号强度，根据LORA通信的信号强度变化实现LORA通信模式与4G通信模式之间的自动切换；通过本发明所述一种能够主动调整通信模式的物联网智能终端系统及方法，能够实现解决不同场合下，物联网终端通信方式受限的问题，扩大物联网终端之间通信方式的适用范围，降低通信成本，提高终端之间通信稳定性和安全性，增强物联网终端之间通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN117688834B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311685231.6
申请日：2023-12-11
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06Q10/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种水氢氢汽轮发电机线圈绝缘过热故障预警方法，包括S1：归类分析发电机运行数据，建立静态温度模型；S2：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；S3：引入静态温度模型输出值与实际值的偏差、线圈层间温度与线圈出水温度极差、线圈层间温度与线圈出水温度上升速率的动态分级判据，形成动态自学习引擎系统；S4：根据历史数据进行模型验证与迭代优化；S5：寻找有温升隐患的机组数据。本发明所述水氢氢汽轮发电机线圈绝缘过热故障预警方法，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发电机线圈过热故障的自动预警。
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公开(公告)号：CN117688834A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311685231.6
申请日：2023-12-11
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06Q10/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种水氢氢汽轮发电机线圈绝缘过热故障预警方法，包括S1：归类分析发电机运行数据，建立静态温度模型；S2：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；S3：引入静态温度模型输出值与实际值的偏差、线圈层间温度与线圈出水温度极差、线圈层间温度与线圈出水温度上升速率的动态分级判据，形成动态自学习引擎系统；S4：根据历史数据进行模型验证与迭代优化；S5：寻找有温升隐患的机组数据。本发明所述水氢氢汽轮发电机线圈绝缘过热故障预警方法，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发电机线圈过热故障的自动预警。
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公开(公告)号：CN118555624B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202410660766.6
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京京能能源技术研究有限责任公司
Inventor： 孟超 , 梅东升 , 薛长站 , 张宇博 , 赵岩 , 王志红 , 付达 , 何少华 , 隋莉敏 , 彭中峰 , 陈国伟 , 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 , 杨凯 , 徐泽宇
Abstract: 本发明提供一种能够主动调整通信模式的物联网智能终端系统及方法，所述方法包括步骤一、新定义报文：基于原始报文数据，进行新定义通信报文；步骤二、分析报文：接收端物联网智能终端对所接收到的报文进行分析，获得有效报文；步骤三、实时检测：根据有效的报文信息，实时检测不同物联网智能终端之间LORA通信的信号强度，根据LORA通信的信号强度变化实现LORA通信模式与4G通信模式之间的自动切换；通过本发明所述一种能够主动调整通信模式的物联网智能终端系统及方法，能够实现解决不同场合下，物联网终端通信方式受限的问题，扩大物联网终端之间通信方式的适用范围，降低通信成本，提高终端之间通信稳定性和安全性，增强物联网终端之间通信的可靠性。
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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。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN118641998B
公开(公告)日：2025-05-16
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。
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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。
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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。
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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。
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