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公开(公告)号：CN117689024A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311648427.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/025 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/10 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种全社会用电量预测方法、介质及系统，包括：基于预测数据集，通过双重因果推断算法，对社会经济备选因素进行筛选，得到影响因素，预测数据集包括每一采样时刻的社会经济备选因素的数据和全社会用电量；基于预测数据集中的各类数据，得到各类趋势性数据集、周期性数据集和残差数据集，各类数据包括影响因素的数据和全社会用电量；通过奇异谱分析方法对各类残差数据集进行噪声剔除，得到各类去噪后的数据集；将各类趋势性数据集、周期性数据集和去噪后的数据集中相同时刻的数据相加得到重构数据，并将所有重构数据归入重构数据集中；将重构数据集输入CNN‑LSTM模型，输出全社会用电量的预测结果。本发明预测精度高。
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公开(公告)号：CN119548866A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411709933.8
申请日：2024-11-27
Applicant: 天津国能津能热电有限公司 , 象山光明输送机有限公司 , 北京中电尚明机电技术有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及沉煤池技术领域，且公开了一种有吸煤排水作用的圆形沉煤池装置，包括沉淀池与传感控制器，所述传感控制器固定连接于沉淀池的内壁上，所述沉淀池的内壁上对称固定连接有紫外线灯，所述沉淀池的底部设置有导流机构，所述导流机构的顶部设置有收集机构，所述收集机构的外侧设置有提速机构，通过刮板以旋转的方式拨动油污，防止了油污长时间的附着在水面导致煤污水缺氧的情况出现，避免了煤污水内部的铁离子转化为氢氧化铁的含量降低，保障了煤污水的悬浮颗粒能够有效被吸附，提高了悬浮颗粒的沉降速率，通过刮油槽板对刮板外壁上的油污进行刮除并使得油污能够与吸油板快速接触，提高了吸油板对油污的吸收效率。
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公开(公告)号：CN104239964B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201410407338.9
申请日：2014-08-18
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于谱聚类和遗传优化极端学习机的超短期风速预测方法，包括：S1：准备数据；S2对准备数据进行预处理；S3：对预处理后的数据进行小波变换；S4：对小波变换后的数据进行归一化处理；S5：通过相关性分析对归一化处理后的数据进行选择以确定输入变量；S6：通过主成分分析对S5生成的输入变量进行降维处理；S7：通过谱聚类方法对S6中降维处理后的数据进行聚类分析，与S4中归一化处理后的数据形成极端学习机样本空间；S8：通过极端学习机和遗传算法对S7形成的极端学习机样本空间的数据分层预测；S9：将分层预测值相加，得到超短期风速预测值。本发明实现了对风速的超短期、多步预测，提高预测的准确性，大幅减少计算量，提高预测效率。
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公开(公告)号：CN104239964A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410407338.9
申请日：2014-08-18
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于谱聚类和遗传优化极端学习机的超短期风速预测方法，包括：S1：准备数据；S2：对准备数据进行预处理；S3：对预处理后的数据进行小波变换；S4：对小波变换后的数据进行归一化处理；S5：通过相关性分析对归一化处理后的数据进行选择以确定输入变量；S6：通过主成分分析对S5生成的输入变量进行降维处理；S7：通过谱聚类方法对S6中降维处理后的数据进行聚类分析，与S4中归一化处理后的数据形成极端学习机样本空间；S8：通过极端学习机和遗传算法对S7形成的极端学习机样本空间的数据分层预测；S9：将分层预测值相加，得到超短期风速预测值。本发明实现了对风速的超短期、多步预测，提高预测的准确性，大幅减少计算量，提高预测效率。
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公开(公告)号：CN104239689A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410406731.6
申请日：2014-08-18
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于优化相关向量机的短期风速预测方法，该方法包括以下步骤：S1：数据准备；S2：对准备数据进行预处理；S3：对预处理后的数据进行小波变换；S4：对小波变换后的数据进行归一化处理；S5：基于PACF对归一化后数据进行输入变量的选择；S6：在步骤S5生成的RVM样本空间上预测分解序列；S7：将各分解序列预测结果相加，得到短期风速预测值。与现有预测方法相比，本发明的方法具有较强的泛化能力；通过PACF选择输入变量，有效减少了输入变量和冗余信息；通过智能优化算法对相关向量机参数进行优化，确保模型最优；具有较高的预测精度，实现成本较低，易于推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115685912A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211283508.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提出了基于大数据的制造企业生产与物流协同优化调度方法及系统，读取实时更新的大数据单元的信息，生成优化目标及限制，在生产前进行最优调度规划；实时监测调度过程中物流搬运设备的活动情况，针对不同活动情况信息，赋予每个物流搬运设备的活动情况多种类别标识；自动接收赋予了多种类别标识的每个物流搬运设备的活动情况，对每个物流搬运设备的活动情况的多标识进行实时综合加权分析；自动接收多标识实时综合加权，评估每个物流搬运设备的多标识实时综合加权，在空间尺度上进行物流搬运设备调度计划，按照多标识实时综合加权高低生成物流搬运设备调度序列；实时接收物流搬运设备调度变化信息，对当前工业生产环境进行更新。
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公开(公告)号：CN104443977A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410492135.4
申请日：2014-09-23
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种旋转式自动存取货装置及方法，所述装置包括系统封闭支撑及辅助单元、机械臂、旋转式存取货装置、控制单元、身份识别单元等，装置空间利用率大幅提升，货物保密性提高，实现模块化组装和控制，运输便捷，操作简单，维护方便；以机械臂完成货物存、取及传输，减少了重复劳动量，提高了存取效率。本发明所述一种旋转式自动存取货方法包括存货模式、取货模式、故障模式和初始化模式等四种模式，分别对应存货、取货、故障、初始化等四种操作模式或状态，货物存、取及传输实现自动化，基本排除人为因素，有力减少人为干扰，智能计算存、取货位置，在存、取时均有身份验证，保证了货物存、取的准确性。
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公开(公告)号：CN117828488A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410245142.8
申请日：2024-03-05
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/09 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于能源预测技术领域，本发明公开一种基于随机森林与稳健回归的太阳辐射度预测方法，包括步骤：S1、采集影响太阳辐射强度的原始数据集；S2、对原始数据集进行数据预处理；S3、构建RF‑SQ‑MKL多核监督学习预测模型，并将预处理后的原始数据集输入预测模型中，获取预测结果；S4、对预测结果进行对比分析与误差分析。本发明解决了现有太阳辐射强度和光伏发电系统难以准确的预测其输出功率的问题。
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公开(公告)号：CN116485084A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210046156.8
申请日：2022-01-12
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/951 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于数据空间的电力物资需求智能决策方法及系统，方法包括：采集电力物资相关的电力企业内、外部数据建立原始数据库；对原始数据库进行预处理得到由时间维度和变量维度构成的二维数据空间；对所述二维数据空间中的变量数据进行因果关联分析，提取与电力物资需求关联的变量数据和需求目标数据建立物资需求数据空间；建立预测模型，通过物资需求数据空间训练预测模型，使训练后的模型能够实现对各类电力物资需求的预测；更新物资需求数据空间，加入新获取的电力物资相关数据；利用预测模型进行预测输出基于新的电力物资相关的电力物资需求预测结果。本发明解决电网数据孤岛现象，提高了对电网物资预测的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN119830837A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411895360.2
申请日：2024-12-21
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 杜鹃 , 范登博 , 牛雪飞 , 张思琪 , 陈瑞 , 刘芸 , 贾科 , 高旭 , 马迎新 , 庄博 , 朱明阳 , 李侔萤 , 李锦锦 , 范华 , 刘达 , 刘苗 , 黄天啸 , 辛光明 , 王晓斐 , 刘博 , 任翔 , 张璐 , 郭鑫 , 王晶晶 , 李奇
IPC: G06F30/367 , H02H7/122 , G06F113/04
Abstract: 本申请涉及一种基于虚拟阻抗控制逆变电源短路电流计算方法及装置，包括步骤获取逆变电源的拓扑结构，并建立对应逆变电源的数学模型；基于逆变电源的数学模型对电压跌落计算获得虚拟阻抗值；基于虚拟阻抗值联立滤波器电路方程和虚拟阻抗控制方程获得逆变电流的求解方程；根据逆变电流的求解方程获得所述逆变电源的短路电流表达式，以获得对应逆变电源的短路电流。该方法通过解析了构网型逆变电源的故障电流特性，获得了构网型逆变电源短路电流的求解方程，可根据构网型逆变电流的故障控制参数结合构网型逆变电源短路电流的求解方程实现对应场景下逆变电源的短路电流精准计算，提高计算结果的准确性，进而实现故障期间对电网稳定控制。
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