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公开(公告)号：CN112287835A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011182502.2
申请日：2020-10-29
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种基于EWT‑SE及小波阈值的叶片声信号降噪方法，针对风力发电机叶片声音受随机风噪影响导致难以获取纯净叶片声信号的问题，对样本熵进行改进；并根据叶片声信号特性，对小波阈值函数进行修改，提出一种基于经验小波变换(EWT)‑样本熵(SE)与小波阈值的叶片声信号降噪方法。该方法首先通过EWT将信号分解为各模态函数，通过改进的样本熵算法计算各模态函数的样本熵值并选取信号重构分量；之后对边界模态函数进行小波阈值再降噪；最后重构分量得到降噪后的信号。利用现场录取的叶片声音数据对该方法进行分析与验证，结果表明该方法的降噪效果更优，能够得到较为纯净的叶片信号，为后续提取叶片声学特征奠定基础。
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公开(公告)号：CN111817347A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010739033.3
申请日：2020-07-28
Applicant: 河北工业大学
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：CN107035665B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201710465147.1
申请日：2017-06-19
Applicant: 河北工业大学
CPC classification number: Y02E60/15
Abstract: 本发明涉及一种压缩空气储能装置，该装置包括控制系统、N个储能部分和N个发电部分，N≥2，为N级压缩储能，控制系统用来控制储能部分和发电部分进行相应的动作；所述储能部分包括空气压缩机和储气罐，空气压缩机的出口通过高压管与储气罐的进口连接，储气罐的出气口通过高压管连接下一级空气压缩机的进口，储气罐的排风口通过高压管与外界大气联通；在每个连接的相应高压管上均安装有电磁阀，在连接储气罐排风口的高压管的另一端设有发电部分；第一级空气压缩机提供气源动力，将电网在用电低峰时发出的多余电力转化成气体内能；第N级储气罐的出气口封闭；所述发电部分包括风力发电机和控制风力发电机的电磁阀。
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公开(公告)号：CN109139390A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811127368.9
申请日：2018-09-27
Applicant: 河北工业大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于声信号特征库的风机桨叶故障识别方法，包括以下步骤：步骤1、采集一个风场所有风机正常运行时各自桨叶发出的声音信号，利用梅尔频率倒谱系数法将各台风机桨叶的声信号转化为待测样本的特征矩阵；步骤2、求取各待测样本的特征矩阵分别与正常状态特征库中对应位置的参考样本的特征矩阵的相关系数ρ1，并设定ρ1的初始阀值a，以此为判据判断所测样本是否故障；步骤3、待测样本经过步骤2判断是否故障，故障类型通过故障类型特征库来识别。通过计算待测样本与正常状态特征库、故障类型特征库中对应参考样本的相关系数的大小来判断是否故障，并指示故障的类型，并对相关系数的阀值不断修正，提高叶片故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN105069192B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510424007.0
申请日：2015-07-20
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法求解风机功率曲线参数模型的改进方法，该方法通过风电机组运行过程中的风机运行数据来确定风机功率曲线参数模型中的各个参数。但使用遗传算法求解模型参数的过程中，每次迭代过程都会计算种群中所有个体的适应度，当风机运行数据的数据量增加时，种群的适应度函数和评价函数的计算量就会随之增加，程序的空间复杂度和时间复杂度也都会增加。因此，本方法首先对风机运行数据按网格聚类并分配权重，之后应用遗传算法确定参数模型中的各个参数。通过对风机运行数据聚类可以避免因风机运行数据的数据增加而导致适应度函数和评价函数计算量增加，通过对聚类点分配权重可以使模型适应大多数原始数据点，增加模型可信度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120012040A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510090719.7
申请日：2025-01-21
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F18/27 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于场景实时切换的超短期风电功率预测方法，该方法首先对历史风速时间序列提取可表征风速波动程度的多维特征向量；随后采用K‑means聚类算法对上述多维特征向量进行聚类，将风电运行状态划分为多个场景。然后根据各场景的样本熵值区分强波动与弱波动场景，其中强波动场景采用CNN‑BIGRU模型进行预测；弱波动场景采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型。最后，根据实时风速数据，对待预测时刻前一时序片段的波动特征进行识别，计算与场景聚类中心的欧氏距离，判断所属场景并选择相应预测模型，进而动态地生成风电功率预测结果。该方法能够在风速波动频繁且复杂的环境下实现对不同场景的自适应切换，有效提升超短期风电功率预测的准确性与稳定性。
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公开(公告)号：CN119878448A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510065987.3
申请日：2025-01-16
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开一种漂浮式风电机组稳定性控制方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、获取漂浮式风电机组的历史运行数据；步骤S2、根据漂浮式风电机组的历史运行数据训练麻雀搜索算法模型，得到漂浮式风电机组稳定性控制模型；步骤S3、将漂浮式风电机组的实时运行数据输入到漂浮式风电机组稳定性控制模型，实时调整PID控制参数，以实现对风电机组的稳定性进行控制。采用本发明的技术方案，能够更高效地控制漂浮式风电机组的稳定性，同时避免了不必要的能源浪费。
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公开(公告)号：CN117786558A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311832901.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F18/2431 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开一种改进多头自注意力机制‑BiLSTM的风机轴承故障诊断方法，该方法首先由周期空洞自注意力和局部自注意力组成的改进多头自注意力机制对振动信号重新加权，给予故障数据点高权重，故障消失点低权重，也能减少特征增强过程中的时间消耗及随机干扰影响；然后，利用BiLSTM层能够同时考虑输入序列的过去和未来信息的特性，通过正向和反向两个方向的隐藏状态，这使得模型能够更全面地捕捉序列中的上下文信息，有助于更好提取振动信号长期依赖特征；最后，经全连接层和Softmax层输出风机轴承故障诊断结果。测试结果表明，本发明风机轴承故障诊断方法故障分类准确率为100％。
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公开(公告)号：CN117195463A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310691099.3
申请日：2023-06-12
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06Q30/0203 , G06Q30/0201 , G06F17/18
Abstract: 本发明为一种考虑个体决策行为的电动私家车保有量推演方法，首先基于小世界网络生成消费者的社交网络；然后，根据消费者对电动汽车的认知，将消费者状态分为S1～S4四种；基于马尔科夫链构建消费者状态决策模型，从广告宣传影响、消费者对电动私家车的感知总效用、考虑经济环保效用的购买概率、换车需求、电动汽车的综合技术性能以及电动汽车的技术发展速度6个方面表征消费者对电动汽车的认知；最后，遍历所有消费者，根据当前推演周期消费者的状态，利用模型判断下一推演周期消费者的状态，并将处于状态S4的所有消费者人数进行累加，得到电动私家车保有量。考虑微观消费者的心理和个体经济因素对购买电动私家车决策行为的影响，充分考虑个体差异性，更加符合真实场景。
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公开(公告)号：CN108561271B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN201810693804.2
申请日：2018-06-29
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种组合式垂直轴风力机包括顶部叶轮、行星齿轮箱、塔架结构、塔架叶轮、隔板、发电机和基础。风力机采用升阻结合型叶轮。采用分层组合式塔架，每层有隔板，将该层塔架叶轮重量传递至塔架，主轴仅传递扭矩，不受载荷，有利于垂直轴风力机大型化。塔架中安置塔架叶轮，充分利用捕风面积，提高风能利用率；升力型叶片保证高转速效率，阻力型叶片保证低转速扭矩；各层叶轮间采用柔性联轴器连接，克服不共轴影响。顶部叶轮中的升力型叶片保证高转速效率；顶部叶轮桁架的横截面为半圆形，作为支撑的同时也起阻力型叶片的作用。行星齿轮箱消除顶部叶轮与塔架叶轮间转速差，减少能量传输损耗，提高转化效率。
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