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公开(公告)号：CN113536584B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110834695.3
申请日：2021-07-23
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明为基于概率模型与多时间窗自相关校验的风速逆向生成方法，该生成方法包括以下内容：采用时间滑动相关方法建立不同尺度时间窗的滑动自相关校验模型；利用风速低频分量建立风速低频分量的风速‑变化量联合概率密度模型；利用风速高频分量建立风速高频分量的通用描述模型；将风速的逆向生成分为风速低频分量的逆向生成与风速高频分量的逆向生成两部分；最后，将逆向生成的风速高频分量与风速低频分量进行累加，得到逆向生成的风速。本发明逆向生成的风速序列可准确反映风速的波动性和随机性，可用于有源配电网和电力系统随机过程生产模拟，在未来电网规划中有着不可替代的作用。
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公开(公告)号：CN113536686A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110835160.8
申请日：2021-07-23
Applicant: 河北工业大学 , 华能新能源股份有限公司河北分公司
IPC: G06F30/27 , G06F113/06
Abstract: 本发明为一种风速的概率模型的建模方法，该方法包括以下内容：获得多个不同频率的风速分量，然后将多个风速分量重构为风速低频分量和风速高频分量；将风速的建模分为规律性强的低频分量模型和随机性强的高频分量模型，在建模时分别考虑其波动性和随机性并量化分析风速变化量与风速之间的关系可有效提升建模精度；建立了风速低频分量的风速‑变化量联合概率密度模型和风速高频分量的通用描述模型。本发明方法尤其适用于不确定性较强风速的情形，提高了风速建模的精度。
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公开(公告)号：CN113536584A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110834695.3
申请日：2021-07-23
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明为基于概率模型与多时间窗自相关校验的风速逆向生成方法，该生成方法包括以下内容：采用时间滑动相关方法建立不同尺度时间窗的滑动自相关校验模型；利用风速低频分量建立风速低频分量的风速‑变化量联合概率密度模型；利用风速高频分量建立风速高频分量的通用描述模型；将风速的逆向生成分为风速低频分量的逆向生成与风速高频分量的逆向生成两部分；最后，将逆向生成的风速高频分量与风速低频分量进行累加，得到逆向生成的风速。本发明逆向生成的风速序列可准确反映风速的波动性和随机性，可用于有源配电网和电力系统随机过程生产模拟，在未来电网规划中有着不可替代的作用。
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公开(公告)号：CN111817347B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010739033.3
申请日：2020-07-28
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明一种基于改进量子遗传算法的双馈风机变流器参数辨识方法，包括步骤一、构建双馈风机变流器的辨识模型，确定待辨识参数；步骤二、对双馈风机施加扰动，并采集施加扰动后的双馈风机变流器d轴和q轴的参数，获取双馈风机变流器d轴的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线、双馈风机变流器q轴的实际输出响应曲线与辨识模型的输出响应曲线；步骤三、通过改进量子遗传算法辨识参数，并输出辨识结果。该方法将传统量子遗传算法与非线性规划函数相结合，形成量子遗传‑非线性规划算法，增强了局部搜索能力，能够及时跳出局部最优解，获得全局最优解，辨识的结果更加精确；且记忆库的存在增加了改进量子遗传算法种群的多样性，加快了收敛速度。
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公开(公告)号：CN110874584B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201911147507.9
申请日：2019-11-21
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于改进原型聚类的叶片故障诊断方法，方法包括：首先将采集到的叶片的声音信号利用梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient，MFCC)法提取样本点，找到欧式距离最大两点；然后以这两点为参照点对样本点进行聚类得到不同集合；将不同集合取交集并计算交集样本的中心点，再将样本原型聚类为两类样本点并设置标签；刻画样本标签类别时序图以此诊断叶片是否发生故障。同时构建样本类别概率矩阵，并定义相应的评价指标来判断叶片故障的可信度。本发明对原型聚类的聚类方法进行了改进，使得样本的聚类更加准确，能够提高叶片故障诊断的准确性，而且本发明还建立了相应的评价指标，以此来判断叶片发生故障的可信度大小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112884238A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110268121.4
申请日：2021-03-12
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司 , 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏发电功率预测方法及装置，该方法包括：获取待预测日的气象数据；将所述气象数据输入到预设的神经网络预测模型中，得到所述待预测日的光伏发电功率预测值，其中，所述神经网络预测模型为根据训练数据采用Elman神经网络训练得出的，在训练时采用改进的麻雀算法优化Elman神经网络的初始权值。本发明实现了较为准确的预测光伏发电功率的技术效果。
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公开(公告)号：CN111444626A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010266873.2
申请日：2020-04-07
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为双馈风机结构参数在线参数辨识方法，该方法首先进行双馈风机的整体建模，根据所建立的数学模型，在风电场监控系统上采集辨识所需要的的电流电压转速数据。所辨识的参数为双馈风机的转子定子电阻电感互感，应用迭代的方法进行参数的计算，在迭代过程中加入相对加权因子提高辨识的精度，实现了双馈风机结构参数的在线辨识。
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公开(公告)号：CN108631331B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201810370212.7
申请日：2018-04-24
Applicant: 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 河北工业大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供了一种双馈风电场次同步振荡抑制方法及装置，方法包括：获取双馈风电场输出端的电压信号、电流信号；对电压信号、电流信号进行分析，确定双馈风电场发生次同步振荡的电压幅值、电流幅值、次同步振荡频率；根据次同步振荡的电压幅值、电流幅值、次同步振荡频率和阻尼控制器参数表确定阻尼控制器的参数；阻尼控制器参数表为预先建立的振荡频率与阻尼控制器参数的对应关系的表格；将确定控制参数的阻尼控制器串联接入双馈风电场风电机组的无功控制环节，以进行双馈风电场次同步振荡抑制。本发明基于参数自调整的串联式附加阻尼控制器抑制风电场次同步振荡，可以简单快速的抑制风电场的次同步振荡，使系统稳定运行。
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公开(公告)号：CN110717277A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910971267.8
申请日：2019-10-14
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明为一种时序风速模拟方法，该方法主要通过将历史实际风速分段求相邻两个时间序列变化量的累积分布函数来体现风速的时序性，即相邻时间序列的变化情况，可以准确地表现出与实际风速相似的分布状况。根据历史风速数据中出现次数最少的n个风速点，作为分割点，整个历史风速的变化量都被统计，避免了以往风速建模时风速分区间选取对模拟精度影响较大的缺点。
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公开(公告)号：CN109193771A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811127369.3
申请日：2018-09-27
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种配电网端风电光伏容量配比优化方法，该方法包括：(1)获取该配电网端每个时间点的风资源历史数据和光资源历史数据并计算对应时间点的风光单位容量出力；(2)获取该配电网端的负荷曲线和等比缩小的负荷值；(3)计算每个时间点风电装机容量并做概率密度曲线选取风电最优装机容量；(4)计算每个时间点光伏装机容量并做概率密度曲线选取光伏最优装机容量；(5)计算风电光伏最优容量配比和风电光伏最优综合出力；(6)上调和下调最优容量配比，得到最优容量配比范围。该方法通过合理的分布式风电光伏的容量配比，让风电光伏正常出力总值接近当地的负荷曲线，从而减少了分布式风电光伏配电网调频调压的压力和成本。
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