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公开(公告)号：CN110263846B
公开(公告)日：2021-12-28
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：CN110208696A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910553533.5
申请日：2019-06-25
Applicant: 华北电力大学 , 国电电力发展股份有限公司
Abstract: 本发明属于发电机组故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于模型自弈和典型样本的磨煤机故障诊断方法，包括：基于磨煤机运行机理和历史数据，并采用遗传算法辨识未知参数来构建磨煤机机理模型；通过调整磨煤机机理模型参数来模拟磨煤机不同故障从而产生大量典型故障样本数据；采用神经网络对大量典型故障样本数据进行训练和学习，得到神经网络故障诊断模型；采用滑动窗口法将电厂中的实际数据送入训练好的神经网络故障诊断模型，在故障发生的早期进行故障预警和故障识别。解决了磨煤机故障样本数据难以筛选且样本数量不足的问题；采用神经网络对不同故障典型样本进行分类，能有效的在故障产生的初期检测出故障和故障类型，从而避免故障恶化造成损失。
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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：CN118353096A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410466332.2
申请日：2024-04-18
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区间碰壁算法的模型参数优化方法，涉及电数据处理技术领域，包括扫描待优化模型，判断待优化模型类型，通过待优化模型类型确定模型信息；基于待优化模型选择待优化参数，将待优化参数作为粒子；根据模型信息设置初始化种群参数和截止条件，通过初始化种群参数和粒子进行粒子群优化；在满足截止条件时，输出优化后的粒子作为待优化模型的控制参数。本申请通过判断待优化模型类型，通过对先验模型和非先验模型两种不同的数据处理手段，保证了模型信息的准确，从而保证了种群初始化参数的适应性。并通过将区间碰壁算法与种群优化算法结合，提高了模型参数寻优的效率和精度。
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公开(公告)号：CN114326395B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111593325.1
申请日：2021-12-23
Applicant: 华北电力大学 , 华能南京金陵发电有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于工况判别的智能发电机组控制模型在线更新方法，包括以下步骤:智能发电机组数据采集、建立全工况样本集、构建广义预测控制模型、进行工况判别以及更新决策。本发明采用深度残差收缩网络建立全工况样本集，可包含智能发电机组已知的各种运行工况；在广义预测控制模型中对系统输入增量采用阶梯式控制，并使用遗传‑粒子群算法进行滚动优化，有效提高了预测精度，降低求解控制模型的计算量，使得广义预测控制可应用至快速采样控制过程中；使用Fisher判别法进行工况判别以及更新决策，可准确判断当前工况，便于完成控制模型在线更新工作，提高了控制模型的预测性能和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115377996A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211062010.9
申请日：2022-08-31
Applicant: 华北电力大学 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了属于风电场负荷频率控制技术领域的一种提升风力机主动支撑能力的平滑减载控制方法。包括步骤1：确定风电机组参与系统一次调频的负荷频率控制模型；步骤2：求出风电机组的原始功率，并对风电机组进行固定减载，得到风电机组固定减载后的功率；步骤3：采用小波包分解法对风电机组固定减载后的功率进行分解，选取最低层满足1min和10min波动要求的低频信号作为风电并网功率的期望值；步骤4：采用变结构PID对风电机组的桨距角进行控制，并采用粒子群算法对变结构PID进行参数整定；步骤5：对频率控制品质和风电并网功率的波动性进行验证。本发明使风电既具有参与系统一次调频的能力，又满足风电并网功率波动要求。
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公开(公告)号：CN114719251A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210359976.2
申请日：2022-04-07
Applicant: 华北电力大学 , 西安热工研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种直接掺烧湿污泥的循环流化床锅炉一次、二次风量控制方法，在一次风量前馈指令计算逻辑中增加一个参数可调整的非最小相位动态补偿环节，利用湿污泥投入量与给煤量的比值信号调整非最小相位环节的惯性时间，利用床温信号调整非最小相位环节的反向微分时间，实现一次风量变化的时机、幅值同给煤量变化相匹配；同时，采用给煤量指令信号经过多点折线函数计算总风量前馈指令信号，经过惯性时间可调的一阶惯性环节滤波后，减去一次风量前馈指令信号后得到二次风量前馈指令信号，利用床温信号调整一阶惯性环节的惯性时间，能够在给煤量、一次风量变化时保证燃烧过程中总空气供给的时机、幅值同给煤量变化相匹配。
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公开(公告)号：CN113296485A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010112044.9
申请日：2020-02-24
Applicant: 北京国电智深控制技术有限公司 , 华北电力大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本申请公开了一种故障根源获取方法和装置，该方法包括：将当前故障与故障搜索树中的根节点相比较，以确定出故障搜索树中与当前故障相匹配的根节点作为目标根节点；在故障搜索树中以目标根节点为起点搜索根据目标根节点衍生出的每一条故障分支；以历史运行记录为判断依据对搜索到的故障分支中的中间节点和/或叶子点所描述的可能故障原因对应的故障状态进行验证，根据验证结果逐级确定出当前故障的每一级故障原因，直至获取当前故障的最终故障原因；最终故障原因为一条或多条故障分支的中间节点或叶子节点对应的故障原因。通过该实施例方案，能够在发生故障的第一时间定位故障发生的原因，以快速采取必要的预防措施，避免了事故的扩大化。
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公开(公告)号：CN108708775B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201810427678.6
申请日：2018-05-07
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于火电机组变负荷控制技术领域的一种基于热电负荷转换模型的热电联产机组快速变负荷控制方法。该方法是将供热抽汽调节与传统协调控制策略相结合的控制策略，变负荷初期的负荷变化主要由供热抽汽流量调节承担，随着燃料量调节作用的逐渐发挥，供热抽汽流量开始出现反调直至回复初始值；到变负荷控制末期，供热抽汽流量对负荷的控制作用逐渐消失，负荷变化完全由燃料量调节完成。通过供热抽汽蓄热调节与机炉协调相结合，系统无论从初始阶段的响应时间，中间过渡阶段的响应速率，以及最终稳定阶段的调节精度都有所提升优化，本发明既能保证机组运行的安全性，又能改善机组的变负荷特性，对于新能源电力的接入，提高电网的稳定性。
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