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公开(公告)号：CN119249327A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411307231.7
申请日：2024-09-19
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06F40/216 , G06N3/096
Abstract: 本发明为基于语义和迁移学习的自适应日志异常检测方法，该方法包括以下步骤：获取源域和目标域的日志，并进行日志预处理；利用BERT模型对处理后的所有日志进行处理，计算每个词在共享词汇表的TF‑IDF权重，将BERT模型生成的词语语义表示与其对应的TF‑IDF权重相结合，为每个日志语句生成一个加权的语义表示：构建异常检测模型，所述异常检测模型包括特征提取部分、异常检测部分和域分类器，域分类器用于判断特征H来自源域还是目标域。通过对日志时间特征的深度分析和标准差归一化，构建了一个超球体积来监测系统的动态变化，本发明不仅能够确保模型在新系统中的检测性能，还能减少数据标注和模型训练的成本。
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公开(公告)号：CN118820745A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410823411.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/088 , G06N3/045
Abstract: 本发明为融合序列与模板语义的无监督日志异常检测方法，分别提取日志的序列特征与语义特征，采取第一TCN网络提取日志序列特征，采用第二TCN网络和Bi‑GRU网络并行处理联合提取日志模板语义特征，有助于缓解原始TCN出现不可逆的信息损失，使得损失信息更少且模型更平滑，并使得语义特征的提取更充分，综合考虑了日志模板序列的全局上下文依赖特征与短距离尺度上的局部依赖特征，更细粒度的表征了语义特征。本发明不仅对单个日志模板的语义特征进行了提取，同时提取了日志模板之间局部与全局的语义相关性，充分利用了日志的语义信息，增强了日志语义信息的表征，提高了日志异常检测的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN117878993A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410053994.7
申请日：2024-01-15
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种主被动风电场储能系统优化调度方法，包括如下步骤：获取风电出力预测数据、负荷数据并实时获得风电出力实际数据；根据风电出力预测数据与风电出力实际数据的相对大小判断主被动调度，若风电出力预测数据>风电出力实际数据，则以风电出力实际数据进行主动调度；若风电出力预测数据不大于风电出力实际数据执行被动调度过程，被动调度过程是：直接将风电出力预测数据进行主动调度，并计算缺额功率，同时将差额功率做被动调度，在主动调度的基础上将差额功率进行分配供电来满足，根据差额功率与缺额功率以及蓄电池的储能状态对主动调度阶段的优化结果进行修正，获得最终的调度结果。通过主动与被动调度结合方式，对储能单元调度。
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公开(公告)号：CN113862691B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111111060.7
申请日：2021-09-18
Applicant: 河北建投新能源有限公司 , 河北工业大学 , 河北科技大学
IPC: C25B1/04 , C25B9/65 , C25B15/023 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00 , H02J15/00
Abstract: 本发明公开了一种光伏制氢的控制方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取光伏制氢系统中光伏组件所处地理位置的气象信息，以及上述光伏组件的直流变流器输出的发电信息；采用光伏发电功率预测模型依据上述气象信息和发电信息，确定上述光伏组件的发电功率预测值，其中，上述光伏发电功率预测模型基于预设的神经网络算法构建并训练得到；根据上述发电功率预测值控制上述光伏制氢系统的运行方式,其中，上述运行方式至少包括：能量管控方式和调度方式。本发明解决了由于光伏发电功率短时内大幅波动造成的水电解制氢系统电源功率不稳定、制氢效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115907419A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211658344.2
申请日：2022-12-22
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/1093 , G06N3/006 , G06Q50/26
Abstract: 本发明为基于熟练度协作的群智感知任务分配方法，首先将群智感知场景划分为多个区域，每个区域内的用户分为一组，每组选定一个组长；其次，感知平台向用户发送任务集合；用户按照截止时间由早到晚对任务进行排序，得到任务队列；当用户接收到新任务时，根据新任务的截止时间将新任务插入到任务队列中；然后，当用户的任务量未出现突增时，用户按照任务队列的顺序执行任务；当任务量突增时，用户将任务队列发送给组长；若组长自身的任务数量突增时，组长向感知平台反馈，请求附近的用户组协助；任务量突增是指用户的待完成任务量与处理速度的比值大于设定阈值；最后、组长在自己的设备上利用群智能算法求得目标函数的全局最优解，根据全局最优解对任务队列中的任务进行分配。该方法在力求最小化整体任务完成时间的同时兼顾各用户任务量的均衡以及处理速度的均衡，从而有效减少运营成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115491720A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211195851.7
申请日：2022-09-29
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种基于功率效率特性的离网制氢pem电解槽阵列控制方法，首先基于电解槽参数建立了pem电解槽的功率‑效率模型；接着，以制氢机组的最大制氢量作为优化目标，提出目标函数和约束条件；最后，基于多时间尺度调度对电解槽阵列进行轮询控制，通过实时优化调度对处于波动功率的pem电解槽进行实时监控，当监控到处于波动功率状态的pem电解槽运行功率超出安全运行功率范围时，需要及时调整电解槽阵列的功率分配。该方法考虑到pem电解槽快速启停的特性，提出了更适合pem电解槽的新的时间尺度，通过长期时间调度确定电解槽阵列启停状态，通过短期滚动优化调度确定最优稳定功率，通过实时优化对电解槽阵列进行实时监测，抑制大范围风功率波动，灵活性更高，稳定性更强，效率更可观。
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公开(公告)号：CN113240547B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110555684.1
申请日：2021-05-21
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06Q50/06 , G06F30/27 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明为一种风电消纳下制氢机组阵列的调度方法，包括第一步、获取制氢机组阵列的机组启停约束和功率输入约束；第二步、搭建机组出力双层优化模型，包括机组功率分配优化模型和机组启停状态优化模型；第三步、对机组功率分配优化模型进行求解，得到每个时段各机组在不同开关状态下的出力和制氢机组阵列的经济值；第四步、利用混合二进制萤火虫算法求解机组启停状态优化模型，得到制氢机组阵列中各机组在各时段的启停状态；第五步、根据制氢机组阵列中各机组在各时段的启停状态，得到各时段出力的制氢机组，生成制氢机组阵列的时序出力计划表，对制氢机组阵列进行调度。提升了制氢机组阵列运行的经济性，为风电制氢工厂制定工作计划提供了依据。
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公开(公告)号：CN113191477A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110130793.9
申请日：2021-01-29
Applicant: 河北建投新能源有限公司 , 河北工业大学
Abstract: 本申请提供了一种碱式电解槽的温度传感器故障诊断方法与装置。该方法包括获取碱式电解槽的温度传感器的历史时序数据；使用CEEMDAN算法对历史时序数据进行分解，得到模态分量集合；从模态分量集合中筛选出预定模态分量；计算预定模态分量对应的多个尺度方差排列熵，多个尺度方差排列熵用于表征预定模态分量的宏观分布信息与局部排列信息；将多个尺度方差排列熵构建成一个特征向量；基于特征向量对碱式电解槽的温度传感器的故障进行诊断。实现了对碱式电解槽的温度传感器故障的精确诊断。
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公开(公告)号：CN113162022A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110217801.3
申请日：2021-02-26
Applicant: 河北建投新能源有限公司 , 河北工业大学 , 河北科技大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏制氢站的功率配置方法和装置。其中，应用于光伏发电系统中，光伏发电系统至少包括光伏组件、储能电池以及制氢设备，该方法包括：获取光伏组件的输出功率、储能电池的储能功率以及制氢设备的电解槽功率，其中，储能电池用于稳定光伏发电系统中直流母线的电压；获取光伏发电系统的总成本函数；根据输出功率、储能功率以及电解槽功率确定总成本函数对应的约束条件；基于约束条件确定总成本函数收敛时，光伏组件的目标输出功率以及储能电池的目标储能功率，以使光伏组件输出的目标输出功率的功率波动最小。本发明解决了由于光伏组件输出的功率波动较大，导致制氢设备的安全性能差的技术问题。
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公开(公告)号：CN113151842A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110129235.0
申请日：2021-01-29
Applicant: 河北建投新能源有限公司 , 河北工业大学
Abstract: 本申请提供了一种风光互补电解水制氢的转化效率的确定方法和确定装置，该方法包括：实时获取影响风光互补电解水制氢的转化效率的目标因素的第一测试数据；建立转化效率的神经网络模型；根据神经网络模型以及第一测试数据，确定转化效率。该方法中，通过将第一测试数据输入神经网络模型，可以实时且较为准确地确定风光互补电解水制氢的转化效率，这样有效地解决了现有技术中离线分析转化效率导致延迟性大的问题，方便了工作人员根据实时确定的转化效率，确定电厂的实时运行情况。
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