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公开(公告)号：CN117250003A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310424827.4
申请日：2023-04-20
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于VMD‑TCN‑BiLSTM神经网络的一次风机轴承振动故障预警方法，首先获取某火电厂一次风机轴承振动数据并对数据进行预处理。然后使用VMD对原始振动信号进行模态分解。将数据进行标准化处理，并使用滑动窗口重构标准化后的模态数据作为网络的输入。选用贝叶斯优化算法对TCN‑BiLSTM的参数进行优化，构建TCN‑BiLSTM网络拓扑结构。根据上述TCN‑BiLSTM网络模型，拟合某火电厂一次风机轴承振动信号。将模型输出的振动信号与真实振动信号作差得到误差值。采用EWMA确定故障上下阈值，若误差超过阈值即为认为振动信号开始出现异常趋势，应该进行故障预警。本发明为解决火电机组典型设备故障预警问题提供了一种方案和思路。
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公开(公告)号：CN116843315A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310731968.0
申请日：2023-06-20
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/28 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于AutoFormer与JS散度的磨煤机智能预警系统设计方法，在综合考虑磨煤机部署结构与运行特性的情况下，实现磨煤机运行状态智能预警，提高火电机组运行的安全性和稳定性。根据磨煤机运行特性，选取相关参数作为智能预警模型的输入输出，并采集历史运行数据；采用虚拟DPU技术实时读取DCS系统中现场磨煤机相关数据；以MySQL数据库作为节点完成各部分之间数据的传输；通过历史数据训练AutoFormer，构建磨煤机运行状态智能预警模型；以现场数据实时驱动，计算监测参数相似度和磨煤机运行状态健康度并对潜在故障进行智能预警；通过WebSocket协议实时通讯，由前端网页展示设备健康度和智能预警信息，为运行人员提供参考。本发明为解决磨煤机运行状态智能预警系统设计问题提供了一种方案和思路。
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公开(公告)号：CN116719232A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310589154.8
申请日：2023-05-23
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于级联误差自抗扰控制的超超临界机组机炉耦合过程智能控制策略，涉及火电机组工业过程控制技术领域。解决了机炉耦合过程多变量耦合下不同输出通道解耦控制的问题。其技术方案为：超超临界机组机炉耦合过程运行特性，确定系统的输入输出变量，建立机炉耦合过程被控对象；其控制方法为：设计多变量级联误差自抗扰控制策略，通过构建级联状态观测器有效提高观测器的跟踪能力，面对更为复杂的扰动形式时，能保持观测器稳定性，并将其它输出通道视为总扰动的一部分进行更加精确的估计。本发明为解决超超临界机组机炉耦合过程解耦控制问题提供了一种方案和思路。
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公开(公告)号：CN112000084B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010927835.7
申请日：2020-09-07
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于1D‑CNN和GRU‑SVM的重型燃气轮机控制系统控制器模块智能BIT设计方法，属于重型燃气轮机控制系统智能BIT领域。针对智能BIT设计方法和常规BIT虚警率高的问题，提供了一种利用1D‑CNN模型和GRU‑SVM模型实现重型燃气轮机控制系统控制器模块智能BIT诊断、降虚警的方法。利用控制器模块中功能电路的历史数据训练1D‑CNN模型，根据1D‑CNN能够直接处理时间序列信号的特点，更高效率地对含有故障的信息进行特征提取以及故障分类和定位，并在1D‑CNN识别结果的基础上利用GRU对BIT智能诊断的结果进行预测，依据时间特征处理1D‑CNN输出的BIT信号并送入SVM进行分类，过滤虚警，从而有效解决了现有常规BIT虚警率高的问题。
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公开(公告)号：CN114757283A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210403503.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务特征共享的重型燃气轮机状态监测方法，属于自动化技术领域。针对重型燃气轮机运行工况识别、健康状态监测以及运行性能预测效率低且准确性不高的问题，利用卷积神经网络和门控循环单元神经网络提取燃气轮机运行数据的空间和时间特征，将提取到的深层特征融合、共享，利用多任务联合训练，建立基于生物激励神经网络的多任务模型，实现对运行工况的正确识别、健康状态的实时监测以及运行性能的准确预测，提高重型燃气轮机运行的安全性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113098008A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110478406.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进政治优化算法的光储容量优化配置方法，将光伏电站输出功率历史数据处理得到典型光伏电站输出功率曲线，使用移动平均法确定期望平抑目标，将两者差值进行分解，确定混合储能中蓄电池和飞轮的充放电策略并建立带权重的平抑指标和混合储能经济成本的混合储能容量优化配置数学模型，考虑混合储能容量、充放电功率以及储能SOC在内的约束条件并使用熵权法确定目标函数中的权重，利用改进政治优化算法求解混合储能容量优化配置数学模型，确定光伏电站的混合储能容量最优配置方案。本发明为解决光伏电站的混合储能容量最优配置问题提供了一种方案和思路。
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公开(公告)号：CN110866697A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911132289.1
申请日：2019-11-19
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种燃气-蒸汽联合循环机组经济性评价方法，该方法包括：步骤S1：构建综合性经济指标J；步骤S2：采集运维数据及判断改造方案是否存在；步骤S3：分析所述联合循环机组运行现状及各种运行状态下经济指标J的形式；步骤S4：对经济指标J各子项进行归一化处理；步骤S5：对经济指标J各子项加权系数进行模糊选择；步骤S6：对综合性经济指标J进行经济性分析且进行实时反馈；综合性经济指标J的子项包括：直接成本J1、排放处理成本J2和改造方案成本J3。
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公开(公告)号：CN108931918A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810644938.5
申请日：2018-06-21
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种伺服电机控制方法及装置，该伺服电机控制方法包括：获取伺服电机运行转速的历史数据；采用粒子群算法对历史数据进行离线辨识，构建伺服驱动系统的对象模型；根据对象模型设计离散时间微分平坦控制器，得到微分平坦的反馈控制律；采用混沌动态烟花算法优化反馈控制律的控制参数，得到优化的反馈控制律；根据优化的反馈控制律控制伺服电机的运行转速。通过实施本发明，实现了伺服电机的转速控制，操作简便，使整个系统在受到强烈外部扰动时能快速回到稳定状态，减少了调节时间，并提高整个系统的鲁棒性和稳定性，从而提高整个系统的控制性能，对实际工业生产具有重要意义。
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公开(公告)号：CN120012581A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510094090.3
申请日：2025-01-21
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0455 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于Mamba大模型和Transformer网络的重型燃气轮机智能建模方法，属于电力工程技术领域，包括以下步骤：S1、根据重型燃气轮机调峰过程中的汽‑水流程动态特征，构建耦合系统模型结构，确定输入变量和输出变量；S2、基于Mamba+Transformer多模态大模型构建重型燃气轮机调峰过程模型；S3、采用重型燃气轮机的历史运行数据对重型燃气轮机调峰过程模型进行训练和验证，完成建模。本发明充分考虑了重型燃气轮机调峰过程各变量数据跨度大的特性，所建模型的泛化能力强；该模型有效融合了Mamba及Transformer的特征，能够高效处理多变量长时间序列，可快速辨识得到精确的面向工业控制的重型燃气轮机调峰过程模型，有利于提高机组的深度调峰能力为高比例新能源电力消纳提供支撑。
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公开(公告)号：CN119882548A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510014826.1
申请日：2025-01-06
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开一种基于线性扩张跟踪微分器的LADRC控制系统及其参数整定方法，该控制系统通过设计n+1阶线性扩张跟踪微分器，增加高阶微分信号，有效解决了标准的LADRC在信号跟踪时具有的滞后和估计误差。解决了线性LADRC和控制对象组合后的闭环传递函数阶跃响应存在超调的问题。该整定方法具有明确具体的理论指导和清晰合理的调试规则，更适应现场调试习惯，避免了传统经验整定公式所带来的参数解释模糊和调试过程不明确的问题。
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