基于元组匹配的集群点风电功率预测方法

    公开(公告)号:CN103577890B

    公开(公告)日:2019-01-29

    申请号:CN201310451220.1

    申请日:2013-09-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于元组匹配的集群点风电功率预测方法,包括以下步骤:输入风电集群点的有功功率数据;利用分段线性化方法对风电集群点的风电数据进行分段线性化处理,对处理后的结果,采用元组序列进行表示;确定待匹配元组序列S0并提取形成的元组序列组成元组序列集Sset,待匹配元组序列S0是以当前时刻T1前推一个完整日d,时间区间[T1‑d,T1]内的风电出力数据的元组序列;利用元组动态扭曲匹配算法求出元组序列集Sset中和待匹配元组序列S0最为匹配的目标元组序列S1;计算待匹配元组序列S0和目标元组序列S1之间的变换系数;利用得到的变换系数对目标元组序列S1之后的历史数据进行运算;输出集群点风电功率预测值。解决现有风电功率预测方法无法有效预测风电集群点功率的问题。

    基于机组出力及变负荷速率的火力发电煤耗量计算方法

    公开(公告)号:CN104901341A

    公开(公告)日:2015-09-09

    申请号:CN201510363531.1

    申请日:2015-06-26

    Abstract: 本发明属于火力发电节能技术领域,尤其涉及一种基于机组出力及变负荷速率的火力发电煤耗量计算方法,包括:在机组出力水平上下限的范围内选取不同的机组出力水平,采集所对应的机组正常运行状态下的正常煤耗率、变负荷控制所能达到的最大出力和最小出力、最大出力煤耗率和最小出力煤耗率、最大向上变负荷速率和最大向下变负荷速率;计算每个出力水平分别在正常运行、最大向上变负荷运行和最大向下变负荷运行状态下的发电煤耗量;拟合得到机组发电煤耗量的二元计算函数、最大向上变负荷速率与出力水平之间的函数关系以及最大向下变负荷速率与出力水平之间的函数关系;得到二元计算函数的定义域;根据二元计算函数计算火力发电煤耗量。

    利用冷端系统冷却工质调节的火电机组变负荷控制方法

    公开(公告)号:CN104635534A

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:CN201410806500.4

    申请日:2014-12-22

    CPC classification number: G05B19/048

    Abstract: 本发明公开了属于火电机组变负荷控制技术领域的一种利用冷端系统冷却工质调节的火电机组变负荷控制方法。火电机组变负荷控制系统主要包括动态特性好的冷却工质控制回路和稳态性能好的给煤量控制回路。以冷却工质控制回路作为主回路,给煤量控制回路作为副控制回路。通过采用联合冷端系统冷却工质调节和机炉协调共同作用的技术手段,实现了负荷响应起始段速率的大大加快,现场实施方便、安全,控制性能优。对于提高电网的稳定性,实现大规模新能源电力的接入具有十分重要的意义。

    一种可再生能源互补性的确定方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119109005A

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202410895183.1

    申请日:2024-07-05

    Abstract: 本申请公开了一种可再生能源互补性的确定方法、装置、设备及介质,涉及可再生能源利用领域。可再生能源互补性的确定方法包括:获取每种可再生能源在不同时刻的输出功率;根据每种可再生能源在不同时刻的输出功率,计算每种可再生能源在每个相邻时刻的功率变化量;根据每种可再生能源在每个相邻时刻的功率变化量,确定每个相邻时刻是否存在变化趋势相反的可再生能源的判定指标;根据每个相邻时刻是否存在变化趋势相反的可再生能源的判定指标,计算多种可再生能源的互补性指标。本申请实现了对多种可再生能源的互补性进行评估。

    一种锂电池的电池容量预测方法、设备、介质及产品

    公开(公告)号:CN118259157A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410345727.7

    申请日:2024-03-26

    Abstract: 本发明公开一种锂电池的电池容量预测方法、设备、介质及产品,涉及电池容量预测技术领域,方法包括:将采集的样本锂电池的多次充放电循环的中放电电压数据构成第一时间序列集;从每个第一时间序列选择前m个数据构成第二时间序列集;根据欧式距离和皮尔逊相关系数,从第二时间序列集中提取最优shapelet特征;将目标锂电池当前充放电循环中的放电电压数据作为待预测时间序列;根据最优shapelet特征从待预测时间序列中提取目标片段特征;将目标片段特征输入电池容量预测模型得到电池容量预测值;电池容量预测模型是对基于鹈鹕算法优化的广义回归神经网络训练得到的。本发明降低了计算成本的同时提高了电池容量预测效率。

    基于信息统计分析的燃气轮机电动执行器的故障诊断方法

    公开(公告)号:CN111857098B

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202010733540.6

    申请日:2020-07-27

    Abstract: 本发明公开了属于故障诊断技术领域的一种基于信息统计分析的燃气轮机电动执行器的故障诊断方法;包括以下步骤:数据采集及预处理、数据存储与对比、数据匹配诊断与补偿修正、数据处理及对突发状况的应对:首先故障诊断模块对处理后的燃气轮机电动执行器的实时信息进行诊断,快速准确地知晓燃气轮机电动执行器是否出现故障;有效提高故障诊断准确性,且适用性强,能够诊断出大部分故障信息,提高了诊断效率;若燃气轮机电动执行器发生未知故障时,联锁报警层将会启动运行监控模块监控运行状况或者启动报警处理模块发出报警,传至外界控制设备紧急切断电源进行联锁;实现了对突发状况的有效控制,减小了没有计划停机所导致的极大经济损失。

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