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公开(公告)号：CN119648111A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411811404.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网山东省电力公司德州供电公司 , 华北电力大学
Inventor： 姚圣平 , 崔凌潇 , 黄从智 , 王飞 , 孙振贺 , 赵金勇 , 范富岭 , 徐宁 , 戴娜娜 , 刘鹏博 , 赵彦涛 , 张海涛 , 韩毅 , 刘娜 , 段新宇 , 范明阳 , 陈宁建
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/083 , G06Q10/047 , G06N3/006 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于改进A‑star和白鲸优化算法的电力物资仓智能调度策略，属于人工智能技术领域，包括S1、获取电力物资仓内所含的各种数据信息；同时建立数据库；S2、根据地图信息对数据库中的物资信息进行更新；S3、获取所需货物名称，检索数据库查询货物位置信息，对存在多个位置的货物，采用混合整数线性规划算法提供位置选择；S4、根据无人车起点及货物位置信息，利用改进A‑star算法进行路径规划，构建无人车每段取货的初始路径；S5、路径优化；本发明提供的一种基于改进A‑star和白鲸优化算法的电力物资仓智能调度策略，可以有效减少在进行路径规划时所占用的系统内存并避免在复杂环境中陷入局部最优解，为路径规划方法提供了一种新的方案和思路。
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公开(公告)号：CN119537800A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411468316.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及智能预测领域，尤其涉及基于TXP‑MTGNN模型的光伏电站短期功率智能预测方法，通过设置若干电流传感器对光伏电站中的电流数据进行数据采集，调节组进行数据分析，判断电流数据是否达到设定值，红外传感器对电流数据对应的光学信号进行电信号转换，采集器对电信号进行采集，并进行预处理，根据TXP‑MTGNN模型对预处理数据进行学习，生成对应的发电功率分布图，并进行分析，判断光伏电站中地上电缆损坏分布结果，通过机器学习判断地上电缆具体损坏位置并进行修复，提高了光伏电站短期功率预测结果的准确性，避免了地上电缆因特殊情况遭到破坏而导致模型无法识别具体位置的情况，增强了光伏电站运行的安全性，实现了对光伏电站的实时智能预测和调控。
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公开(公告)号：CN119472287A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411591100.6
申请日：2024-11-08
Applicant: 华北电力大学 , 西安热工研究院有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于迭代学习与自抗扰控制的火储协同调峰过程协调控制策略摘要：本发明公开了一种基于迭代学习与自抗扰控制的火储协同调峰过程协调控制策略。首先，依据熔盐储‑放热和汽‑水动态特性，将耦合熔盐储热与超临界机组协同调峰过程简化为五输入五输出的耦合系统；其次，集成迭代学习与自抗扰控制构建协调控制技术促进协同调峰过程的多变量平稳响应；最后，依托仿真平台验证本发明耦合熔盐储热与超临界机组协同调峰过程控制技术的有效性。本发明所提的协同调峰过程协调控制技术能够同时实现熔盐储热装置和超临界机组的安全稳定运行，提升深度调峰能力及经济效益，可加快推进我国新型电力系统的建设。
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公开(公告)号：CN113098008B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202110478406.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进政治优化算法的光储容量优化配置方法，将光伏电站输出功率历史数据处理得到典型光伏电站输出功率曲线，使用移动平均法确定期望平抑目标，将两者差值进行分解，确定混合储能中蓄电池和飞轮的充放电策略并建立带权重的平抑指标和混合储能经济成本的混合储能容量优化配置数学模型，考虑混合储能容量、充放电功率以及储能SOC在内的约束条件并使用熵权法确定目标函数中的权重，利用改进政治优化算法求解混合储能容量优化配置数学模型，确定光伏电站的混合储能容量最优配置方案。本发明为解决光伏电站的混合储能容量最优配置问题提供了一种方案和思路。
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公开(公告)号：CN118391290A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410289347.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 华北电力大学
IPC: F04D27/00 , G06F18/20 , G06F18/23213 , G06F16/2458 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类关联规则和ContiFormer网络的一次风机运行状态智能监测方法，首先采集一次风机在运行过程中产生的大量历史数据，采用改进K‑means聚类算法对温度、振动、压力等数据进行聚类分析，利用Apriori算法通过循环搜索寻找频繁项，挖掘温度、振动、压力等数据间的关联规则，将关联规则引入ContiFormer网络模型，ContiFormer对监测变量进行预测。利用核密度估计法分析预测偏差，确定预警阈值，对一次风机运行状态进行监测，以解决机组处于灵活多变运行工况下，一次风机运行状态智能在线监测问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117388710A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311443096.4
申请日：2023-11-01
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01R31/367 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/14 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD‑SCCAM的化学储能电池故障诊断方法，涉及化学储能、人工智能领域，具体包括以下步骤：步骤一：利用电池内各项传感器收集变化参数，采集电池在运行过程中的各项数据，并对数据进行清洗处理；步骤二：采用CS‑VMD算法对采集数据集进行分解降噪，将原始数据划分为几个复杂度相对较低且相对稳定的本征模态函数；步骤三：将卷积块注意模块与有监督对比学习算法相结合，构建起监督对比特征卷积注意算法框架；步骤四：将分解后的IMFs分量代入SCCAM算法，通过离线模型训练与在线模型测试，实现化学储能电池的故障诊断与智能预测。本发明将SCCAM算法应用到化学电池的故障诊断与智能预测，建立化学电池的故障诊断智能预测模型，该模型可以借助更少的故障样本实现电池故障的判断与预测，为化学电池的改进提供更优的目标与依据。
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公开(公告)号：CN116719286A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310715004.7
申请日：2023-06-15
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的超超临界机组协调控制系统自抗扰控制器参数智能在线优化方法，在保持机组快速跟踪能力下，考虑机组运行安全性和经济性，实现控制系统控制参数实时在线调整。根据超超临界机组物理结构，设计协调控制系统的控制策略，确定系统的输入输出变量，以超超临界机组协调控制系统自抗扰控制器参数为优化目标，搭建强化学习模型，将控制系统作为环境，将误差及其一阶导数为状态，以机组快速响应负荷能力、内部安全性、经济性和节能效益设置奖励，使用SAC算法训练智能体，根据环境和状态选择不同的优化动作，依据动作后获得的奖励大小改进优化动作，使智能体自主学习自抗扰控制器参数优化，设计SAC算法，使参数优化过程收敛，完成基于强化学习的参数优化模型训练，获得最优参数。本发明为解决超超临界机组协调控制系统自抗扰控制器参数智能在线优化问题提供了一种方案和思路。
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公开(公告)号：CN116070395A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111296760.8
申请日：2021-11-03
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于CRC和范德蒙RS编码的重型燃气轮机控制系统数据容错方法，属于自动化技术领域。针对重型燃气轮机控制系统数据传输丢包、时延的问题，提供了一种基于CRC和范德蒙RS的UDP传输协议提高重型燃气轮机控制系统数据传输的效率，利用CRC循环冗余校验良好的检错能力和范德蒙RS编码良好的纠错能力，结合UDP用户数据报协议的实时性与快速性，将两者融合进行数据传输，提高重型燃气轮机控制数据传输的准确性、可靠性和实时性，增强重型燃气轮机控制系统的运行可靠性。
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公开(公告)号：CN116070158A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211662089.9
申请日：2022-12-23
Applicant: 华北电力大学 , 国核自仪系统工程有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于改进深度森林的智能BIT设计方法，包括，S1，对重型燃气轮机控制系统的模拟量输出模块进行BIT数据采集，形成模拟量输出模块的功能电路BIT采样历史数据集；S2，采用经验模态分解算法对所述功能电路BIT采样历史数据集进行特征提取；S3，将S2中提取到的特征向量采用分类树回归算法训练随机森林决策树，并将提取到的特征向量采用旋转策略训练旋转森林；S4，训练改进的深度森林，采集模拟量输出模块的功能电路BIT采样在线数据集，并通过改进的深度森林对功能电路BIT采样在线数据集进行正常、间歇故障和永久故障三种状态的识别；本发明通过构建深度森林，对模拟量输出通道电路BIT状态的精准分类。
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公开(公告)号：CN109063818B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201810643418.2
申请日：2018-06-21
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提供一种热工过程模型在线辨识方法及装置，该热工过程模型在线辨识方法包括：获取热工过程中稳态间变化过程的历史采样数据，并对历史采样数据进行数据预处理生成原始处理数据；对原始处理数据进行离线辨识，构建各稳态时刻的热工过程模型；采用快速在线代数参数辨识算法对相邻稳态间的热工过程模型的模型参数进行动态辨识，生成模型参数辨识结果；根据模型参数辨识结果对各模型参数进行更新，得到热工过程优化模型。通过实施本发明实现了对热工过程模型的优化，使得控制系统的控制参数能够满足节约能源，经济实用的生成要求，并实现了对系统稳态间变化过程的实时在线辨识，提高了辨识结果的准确性。
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