-
公开(公告)号：CN117314043A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311065675.X
申请日：2023-08-23
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N20/00 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种场景驱动的综合能源互补容量规划方法及系统，方法包括：建立待配置区域初始典型场景集和初始典型场景集；构建初始多目标双层容量配置模型；对初始多目标双层容量配置模型进行求解，得到初始配置方案解集；根据初始配置方案解集确定极端场景；更新典型场景集；根据更新典型场景集与更新典型场景集中各个场景所对应的概率和极端场景与极端场景对应的概率对初始多目标双层容量配置模型进行更新得到更新多目标双层容量配置模型；根据更新多目标双层容量配置模型得到更新配置方案解集，本发明解决了现有技术中对于源侧的可再生能源发电不确定性以及荷侧的用能需求不确定性考虑较少和忽视小概率极端场景导致可靠性低的问题。
-
公开(公告)号：CN112700039B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202011592919.6
申请日：2020-12-29
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/18 , H02J13/00
Abstract: 本发明提供一种火电厂负荷数据的稳态筛选与提取的方法，在获取电厂运行实测数据样本后，对电厂的负荷运行数据进行RANSAC算法与最小二乘算法相结合，获取窗口内的最佳数据模型。在此基础上，定义新的稳态判别指标，通过滑动时间窗结合多项式滤波，实现了对电厂运行实测数据的全覆盖稳态检测与提取，提高了稳态检测的精度。
-
公开(公告)号：CN113653596B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202111112641.2
申请日：2021-09-23
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于风力机控制技术领域的一种基于模糊预测和扇区管理的双风轮风力机变桨控制方法，包括：采集SCADA系统中风力机与载荷相关的数据；对风况进行在线识别；可控的极端风况将采用智能保护控制算法对风力机进行载荷保护；不可控的极端风况将对极端风况的发生频率进行统计；对于高频极端风况采用扇区管理；对于低频极端风况采用顺桨、停机。本发明使用的T‑S模型具有良好的鲁棒性；对控制模型进行解耦使得后续参数调整简便灵活；使用广义预测控制，能根据风力机现时刻值以及历史值预测未来值，对危险情形有预警功能，能提前做出动作避开危险情形，保障风力机安全运行；对不可控极端风况进行扇区管理，扩展了风力机安全运行工况。
-
公开(公告)号：CN114607557A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210308480.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提出一种基于领域搜索动态规划算法的双风轮风力机协同保护方法，通过采集双风轮风力机运行的原始数据并进行处理，建立双风轮风力机协同保护动态规划模型，采用内点法对变量松弛的综合目标优化问题进行求解的到连续最优解；采用领域搜索动态规划算法对前后风轮依次进行多轮优化，迭代计算最优控制算法和最优控制规律。本发明的方法可识别分类多种风况，适用范围和运行灵活性更高；采用动态规划算法并引入降载荷函数，兼顾了风力机运行效率和运行的安全性；使用邻域搜索算法，缩小规划算法搜索空间，提升了控制算法的计算速度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113653596A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111112641.2
申请日：2021-09-23
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于风力机控制技术领域的一种基于模糊预测和扇区管理的双风轮风力机变桨控制方法，包括：采集SCADA系统中风力机与载荷相关的数据；对风况进行在线识别；可控的极端风况将采用智能保护控制算法对风力机进行载荷保护；不可控的极端风况将对极端风况的发生频率进行统计；对于高频极端风况采用扇区管理；对于低频极端风况采用顺桨、停机。本发明使用的T‑S模型具有良好的鲁棒性；对控制模型进行解耦使得后续参数调整简便灵活；使用广义预测控制，能根据风力机现时刻值以及历史值预测未来值，对危险情形有预警功能，能提前做出动作避开危险情形，保障风力机安全运行；对不可控极端风况进行扇区管理，扩展了风力机安全运行工况。
-
公开(公告)号：CN113638841A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111112807.0
申请日：2021-09-23
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于风力机控制技术领域的一种基于神经网络预测控制的双风轮风力机变桨控制方法。包括步骤1：采集双风轮风力机控制系统极端风况下的风速、前风轮转速、后风轮转速、前风轮桨距角和后风轮桨距角数据；步骤2：基于卷积神经网络对双风轮风力机极端风况下的载荷进行建模；步骤3：建立双风轮风力机控制系统的双输入双输出广义预测模型并进行解耦，求解广义预测模型的输出；步骤4：确定性能优化指标，利用混沌蝠鲼觅食算法对步骤3中解耦后的广义预测模型进行滚动优化，得到最优控制律与最优控制器输入。本发明大大提高了保护控制系统的可靠性；大幅降低了网络复杂性；避免陷入局部最优，寻优能力强，收敛快。
-
公开(公告)号：CN113052256A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110389384.0
申请日：2021-04-12
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种风向聚类方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：获取风电场各风机的周期性风向数据；根据周期性风向数据确定适用于周期性风向数据的相似性度量指标；基于相似性度量指标，选出k个聚类中心，并将周期性风向数据划为k个簇；基于周期性风向数据确定误差平方和准则函数；基于误差平方和准则函数对k个簇的聚类效果进行评价，确定最终聚类效果。其中，通过周期性风向数据确定适用于周期性风向数据的相似性度量指标与误差平方和准则函数，解决了传统K‑means算法不适用于周期性风向数据聚类的缺点，保证了聚类结果的可靠性和真实性，并且根据聚类结果可以获得可靠合理的风扇划分，避免了人为划分扇区的主观性。
-
公开(公告)号：CN113049086A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110281707.4
申请日：2021-03-16
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 安徽响水涧抽水蓄能有限公司 , 华北电力大学 , 中国石油大学(华东)
IPC: G01H11/06
Abstract: 本发明公开一种用于变压器声学诊断的动态数据库形成方法，包括如下步骤：采集变压器初始的背景噪声，获取初始背景噪声的特征频段；计算变压器在不同使用年限后的背景噪声特征频段；仿真获取变压器在不同故障类型下的噪声，获取各故障噪声对应的特征频段；将变压器在不同使用年限后的背景噪声与各故障类型对应的故障噪声进行合成，获取变压器在不同使用年限下各故障类型对应噪声的特征频段。本发明建立了用于变压器声学诊断的动态数据库，该动态数据库为变声器故障的快速检测提供可靠,便利的数据支撑，此外，该动态数据库考虑了时间对变压器结构的影响，同时基于仿真来获取各类故障的故障特征频率，提高了故障检测的精准度。
-
公开(公告)号：CN112865187A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110391868.9
申请日：2021-04-12
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供了一种风电场功率调度方法、装置及电子设备，涉及风电场优化调度的技术领域，该方法包括：对风电机组中所包括的风机进行减载率分析，确定减载率与风速的关系；根据高斯混合模型和减载率与风速的关系对风机的出力特性进行概率拟合，得到特定风速下风机的最大出力的概率分布模型；基于概率分布模型以及风电场功率调度要求，构建风电场功率调度的多目标优化函数；对多目标优化函数进行迭代求解得到多目标优化函数的最优解，以生成风电机组的负荷分配方案进行调度。本发明提供的风电场功率调度方法、装置及电子设备，考虑了风机的出力特性，不仅有助于提升风电场输出功率稳定性与含风电电网的安全性，也有助于提高风电场的调度效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
99
records
(took 0.053 seconds)
