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公开(公告)号：CN116070769A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310130220.5
申请日：2023-02-17
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , H02J3/38 , H02J3/24 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G06F113/06
Abstract: 超短期风电场功率多步区间预测模块化方法及其设备，包括如下步骤：获取风电场地理位置信息，并以一定采样间隔完成对风电场历史运行数据的采集与存储；基于风电场地理信息和历史运行数据，综合地实现风电场特征风机选择，并在此基础上获得风电场多元特征风况；基于风电场特征风况选择结果，通过不同的时间有限差分直接时间序列建模策略，实现特征风电机组风况的超短期多步预测，建立多步区间预测模型；定义有限差分运行域，并实现有限差分运算空间的凸划分；实现全局时间有限差分‑机器学习风电场集总发电特性建模；基于所建立的特征风况预测模型和风电场集总发电特性模型，基于滚动预测机制，实现风电场超短期多步区间预测。
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公开(公告)号：CN116025512A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310227485.7
申请日：2023-03-02
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本申请提供了一种风力发电机群控制方法、装置、设备及存储介质，其中，根据每个风力发电机的发电机参数确定出每个风力发电机的尾流边界和速度边界；对于风力发电机组中的每两个风力发电机，根据上游风力发电机的尾流边界和速度边界和下游风力发电机的位置坐标确定出该两个风力发电机之间的尾流干扰情况；根据尾流干扰情况生成描述风力发电场尾流干扰关系的邻接矩阵；根据邻接矩阵利用Tarjan算法对风力发电机进行划分得到风力发电机群；对于每个风力发电机群，利用非支配排序遗传算法确定出该风力发电机群中的每个风力发电机的最优偏航角值；控制每个风力发电机在最优偏航角值的偏航角下运行。采用上述方法，以提高风力发电场的发电效率。
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公开(公告)号：CN115765004A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211456201.3
申请日：2022-11-21
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提供一种飞轮‑火电系统的AGC实时调度方法、系统及设备，属于电网调度领域，AGC实时调度方法包括：获取待预测AGC负荷指令集；根据待预测AGC负荷指令集，基于回归预测模型，预测未来设定时段内目标时刻的预测AGC负荷指令；判断预测AGC负荷指令与当前时刻的实际AGC负荷指令是否相同，若相同，则进行下一调度周期的调度；若不同，则根据预测AGC负荷指令，以火电机组的总调节速率最小为目标，以飞轮储能装置的荷电状态及充放电速率为约束，建立稳态优化模型，并求解，以控制各火电机组及飞轮储能装置的出力。在AGC负荷指令变化时更多的利用飞轮储能，降低火电机组的调节速率，进而提高飞轮‑火电系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN115167140A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210896515.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种风力发电机组多目标随机模型预测控制策略方法及系统，有效解决了因风能随机性导致的系统性能下降，又实现了额定功率的有效跟踪和风机疲劳载荷的最大优化。其中，引入仿射扰动反馈策略是为了提升系统的鲁棒性，同时该策略继承了传统MPC优势，可以有效处理多变量多约束的问题，并且可以通过滚动优化和反馈校正减小模型失配对系统的影响，使系统获得较好的动态性能。本发明结合随机优化和MPC，有效抑制风速的随机干扰，在减小执行机构动作幅度的基础上，实现机组输出功率的准确跟踪；同时引入仿射扰动反馈有效改善了系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115130391A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202211022187.6
申请日：2022-08-25
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N7/02 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/28 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种计及热惯性的电热综合能源系统故障恢复方法及系统，属于综合能源领域，电热综合能源系统故障恢复方法包括：根据热电联产机组的启停状态确定第一阶段约束条件，基于第一阶段约束条件，以热电联产机组的启停成本最小为目标建立第一阶段模型；根据极端天气信息确定线路损坏概率并建立电力线路故障的模糊集；确定供热管道的出口温度及供热量；根据各机组的出力上下界确定第二阶段约束条件；基于第二阶段约束条件及电力线路故障的模糊集，以运行成本以及失负荷惩罚最小为目标建立第二阶段模型；采用列与约束生成算法对两阶段模型求解，确定各机组的启停状态、出力及电力线路的加固方案。提高了综合能源系统的故障恢复效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111626506B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010458444.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 一种基于联邦学习的区域光伏功率概率预测方法，主要包括如下步骤：明确区域内各个参与联邦学习框架进行概率预测的光伏电站，收集一段时间内信息以及对应的光伏功率变量，并按时间顺序采集上述变量构成样本数据集；对上述步骤获得的样本数据集进行缺失值与异常值处理；对光伏电站的样本数据集进行分割，按照一定比例分割为训练集与测试集；分别对训练集和测试集进行归一化；步骤，构建联邦学习框架；根据中心服务器根据预测要求，建立全局预测模型，定义训练误差函数与精度要求，并将网络结构以及初始化参数分发至各个光伏电站。
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公开(公告)号：CN114254904B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202111522702.2
申请日：2021-12-13
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本申请提供了一种风电机组机舱运行健康度评价方法及装置，其中，该方法包括：确定当前风速区间的机舱温度期望值和机舱温度上下边界；确定当前风速区间内的风电机组机舱温度的上下限值；根据当前时刻机舱温度的实时监测值和当前风速区间内的风电机组机舱温度的上下限值，分别基于当前风速区间的机舱温度期望值和机舱温度上下边界计算第一、第二、第三风电机组机舱运行健康度；将所述第一、第二、第三风电机组机舱运行健康度中的最大值确定为风电机组机舱运行健康度评价结果。本申请实施例可以对机舱运行健康状态做出柔性预估，为机舱温度异常趋势预测和机舱内源部件运行控制带来了更多的量化辅助信息，对保证风电机组稳定经济运行具有重要工程意义。
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公开(公告)号：CN114492183A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210069424.8
申请日：2022-01-21
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种区域供热网络动态等值建模方法及系统，所述方法包括提取供热管道的稳态运行数据；基于数据驱动的分段仿射自回归方法对所述稳态运行数据进行计算，得到特征向量集；根据聚类算法、作用域边界估计算法和所述特征向量集对单段供热管道的所述稳态运行数据进行划分，得到多个差分工作域；对所述差分工作域建立各个单段供热管道的动态等值模型；级联多段供热管道的动态等值模型，以建立级联供热网络动态等值模型。本发明基于数据驱动的多工作域划分方法，合理划分非线性空间为多个差分工作域，利用各差分工作域建立的线性模型特性逼近非线性全局特性，良好应对复杂非线性工况问题。
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公开(公告)号：CN113591259B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110917198.X
申请日：2021-08-11
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种供热管道动态等值建模方法，包括以下步骤：B1、供热管道稳态运行数据提取，B2、数据驱动的工作域划分,B3、混合半机理建模。本发明的优点：合理划分非线性空间为多个工作域，利用各工作域建立的线性模型特性逼近非线性全局特性，良好应对复杂非线性工况问题；建立的线性低阶模型可合理平衡建模精度与复杂度，能广泛应用于控制设计、快速仿真与数值优化计算等领域；研究一套合理的供热管网动态特性建模的方法，实现更为精细化的方式改善供热过程控制性能，从而保证电热协同利用的经济性和环境价值。
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公开(公告)号：CN114139632A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111466790.9
申请日：2021-12-03
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种风电场风电机组在线分类方法及系统，基于风电场每台风电机组的SCADA数据，如风电机组功率输出数据、风速数据、桨距角数据和转子转速数据，建立能反映每台风电机组运行特性的特征矩阵，对特征矩阵进行分类运算，选用自适应混沌粒子群模糊C均值聚类算法，进而得到两类风电机组，本发明能够大大减小了整个风电场优化调度过程负荷指令分配复杂性，提高风电场优化调度的实时性。且标杆机组在下一调度周期内优先参与风电场调度任务，并且在参与调度任务时以最大功率发电，不用频繁启停机组和限功率运行，可减小标杆机组的硬件损耗及桨距角控制系统控制压力，提高该类风电机组的稳定裕度和使用寿命。
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