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公开(公告)号：CN113095538B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202010515327.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种面向灵活性运行的热电联产机组宽负荷运行动态特性建模方法。首先通过机理建模确定不同热电解耦情况下机组的宽负荷运行模型结构；然后采用改进型T‑S模糊辨识确定模型的未知参数。在模糊辨识中引入混沌双量子鸽群优化算法实现训练数据的自动聚类，再通过带遗忘因子的指数加权最小二乘法进行参数辨识；最后，依托仿真平台验证该建模方法的快速性、所得模型的精确性和通用性。本发明充分考虑了热电联产机组热电耦合情况差异对动态特性的影响，更贴近灵活性需求下机组的实际特性。此外，融合了机理建模和数据驱动建模的优势，在宽负荷工况下始终保持理想精度，为实现大规模新能源接入下的电网深度、快速调峰奠定基础。
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公开(公告)号：CN113095538A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202010515327.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种面向灵活性运行的热电联产机组宽负荷运行动态特性建模方法。首先通过机理建模确定不同热电解耦情况下机组的宽负荷运行模型结构；然后采用改进型T‑S模糊辨识确定模型的未知参数。在模糊辨识中引入混沌双量子鸽群优化算法实现训练数据的自动聚类，再通过带遗忘因子的指数加权最小二乘法进行参数辨识；最后，依托仿真平台验证该建模方法的快速性、所得模型的精确性和通用性。本发明充分考虑了热电联产机组热电耦合情况差异对动态特性的影响，更贴近灵活性需求下机组的实际特性。此外，融合了机理建模和数据驱动建模的优势，在宽负荷工况下始终保持理想精度，为实现大规模新能源接入下的电网深度、快速调峰奠定基础。
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公开(公告)号：CN112560352B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202011548918.1
申请日：2020-12-24
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种基于AM‑LSTM神经网络的系统频率响应模型建模方法，属于电力系统频率响应模型的建模领域。针对风火耦合系统频率响应模型的建模问题，提出了一种基于注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的系统频率响应模型建模方法，利用注意力机制提取耦合系统频率响应模型输入的时间序列特征，能有效利用风火耦合系统输入数据；利用长短时记忆神经网络解决了递归神经网络在更新过程中出现的梯度消失问题，此外，长短时记忆神经网络解决了现有耦合系统频率响应模型难以描述耦合系统中存在的非线性及不确定性等问题，提高了风火耦合系统频率响应模型的精度和建模效率。
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公开(公告)号：CN113189871B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110391571.2
申请日：2021-04-12
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种面向火电机组灵活性运行的协调控制策略。首先，将超超临界机组协调控制系统作为被控对象并分析其控制难点；然后，为被控对象设计自抗扰控制策略，并通过改进的混沌交叉帝企鹅算法进行优化。最后，依托仿真平台验证本发明控制策略的可行性，并采用性能指标量化统计分析控制策略的有效性。本发明的被控对象分析中，精确描述了其动态特性。此外，本发明通过混沌交叉帝企鹅算法获取控制器的最优参数，使被控对象的控制性能显著提高。先进的自抗扰控制策略与混沌交叉帝企鹅算法的有效结合使二者的优势得到充分发挥，很大程度上改善了协调控制系统的控制性能，提高了机组负荷响应的快速性和精确性。
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公开(公告)号：CN112160802B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202011017659.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网辽宁省电力有限公司
Abstract: 一种低压缸零出力运行方式下旁路进汽调阀的控制方法，所述方法依据低压缸的进汽温度、进汽压力、排汽压力三个信号将汽轮机低压缸运行状态细分为多个工况区，并记录每一个工况区内稳态运行工况下最优的低压缸次末级蒸汽温度和其对应的低压缸进汽流量，作为此工况区的典型样本；当机组实际运行工况处于某一工况区内时，如果低压缸次末级蒸汽温度典型样本值与低压缸次末级蒸汽温度的差值超过设定值，则控制低压缸旁路进汽流量向低压缸旁路进汽流量典型样本值方向移动。本发明根据各工况区的典型样本值来调节旁路进汽调阀的开度，能消除低压缸进汽温度、进汽压力、排气压力变化的扰动，将低压缸次末级蒸汽温度控制在安全范围内，保证汽轮机安全运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113189871A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110391571.2
申请日：2021-04-12
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种面向火电机组灵活性运行的协调控制策略。首先，将超超临界机组协调控制系统作为被控对象并分析其控制难点；然后，为被控对象设计自抗扰控制策略，并通过改进的混沌交叉帝企鹅算法进行优化。最后，依托仿真平台验证本发明控制策略的可行性，并采用性能指标量化统计分析控制策略的有效性。本发明的被控对象分析中，精确描述了其动态特性。此外，本发明通过混沌交叉帝企鹅算法获取控制器的最优参数，使被控对象的控制性能显著提高。先进的自抗扰控制策略与混沌交叉帝企鹅算法的有效结合使二者的优势得到充分发挥，很大程度上改善了协调控制系统的控制性能，提高了机组负荷响应的快速性和精确性。
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公开(公告)号：CN112560352A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011548918.1
申请日：2020-12-24
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种基于AM‑LSTM神经网络的系统频率响应模型建模方法，属于电力系统频率响应模型的建模领域。针对风火耦合系统频率响应模型的建模问题，提出了一种基于注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的系统频率响应模型建模方法，利用注意力机制提取耦合系统频率响应模型输入的时间序列特征，能有效利用风火耦合系统输入数据；利用长短时记忆神经网络解决了递归神经网络在更新过程中出现的梯度消失问题，此外，长短时记忆神经网络解决了现有耦合系统频率响应模型难以描述耦合系统中存在的非线性及不确定性等问题，提高了风火耦合系统频率响应模型的精度和建模效率。
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公开(公告)号：CN111060532B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201911408462.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 上海享和工程技术有限公司
IPC: G01N22/00
Abstract: 本发明提供一种空心金属波导动态条件下检测飞灰含碳量的系统及方法，系统包括：可对烟道到的飞灰进行实时测量的旁路测量单元和测量装置。测量方法为：先同种煤的标准灰样导入空心金属波导内进行测量，得到标准灰样S21幅值或相位数据，对数据进行拟合，得到标准灰样不同频点下拟合关系式；启动空压机通过射流器和旋风分离器将烟道内的飞灰导入空心金属波导内，通过矢量网络分析仪选取任意频点对导入飞灰的进行测试，得到被测灰样的S21幅值或相位数据，代入关系式计算含碳量。本发明具有更高的分辨率与测试精度，且不同含碳量间的测试结果有较为平稳且明显的区分，含碳量每2％的增长，对应S21幅值参数有15～20°的变化，精度更优。
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公开(公告)号：CN111060532A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911408462.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 上海享和工程技术有限公司
IPC: G01N22/00
Abstract: 本发明提供一种空心金属波导动态条件下检测飞灰含碳量的系统及方法，系统包括：可对烟道到的飞灰进行实时测量的旁路测量单元和测量装置。测量方法为：先同种煤的标准灰样导入空心金属波导内进行测量，得到标准灰样S21幅值或相位数据，对数据进行拟合，得到标准灰样不同频点下拟合关系式；启动空压机通过射流器和旋风分离器将烟道内的飞灰导入空心金属波导内，通过矢量网络分析仪选取任意频点对导入飞灰的进行测试，得到被测灰样的S21幅值或相位数据，代入关系式计算含碳量。本发明具有更高的分辨率与测试精度，且不同含碳量间的测试结果有较为平稳且明显的区分，含碳量每2％的增长，对应S21幅值参数有15～20°的变化，精度更优。
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公开(公告)号：CN111027392A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911100135.4
申请日：2019-11-12
Applicant: 华北电力大学 , 国网辽宁省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种锅炉燃烧器火焰图像量化特征的半监督提取方法，其所述方法包括以下步骤：步骤1：收集燃料燃烧火焰的视频，然后将视频转化为图像集，并调整图片大小，使其为长宽相等的正方形火焰图像；步骤2：利用步骤1中的图像集训练卷积自编码器模型；步骤3：对卷积自编码模型中编码网络的输出进行可视化，得到一组输入图像的特征图；步骤4：从步骤3中选取最能体现燃烧变化的特征图像，并将该特征图像展开为一个一维向量，作为待选特征向量；步骤5：提取与燃烧状态相关的特征量，计算直接影响燃烧的过程参数与提取的特征量之间的相关系数，选取相关系数大于设定阈值的特征量，然后对步骤4的待选特征向量进行滤波以滤除噪声。
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