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公开(公告)号：CN112104340B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010932326.3
申请日：2020-09-08
Applicant: 华北电力大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明提供了一种基于HMM模型和Kalman滤波技术的开关量输入模块BIT降虚警方法。该方法可以更好地识别间歇故障，降低BIT系统的虚警率。首先，基于开关量输入模块建立BIT系统，收集其BIT检测信号的海量数据；将其分为正常、永久故障、间歇故障三种状态的样本数据；对原始信号进行Kalman滤波处理，过滤噪声；利用局部均值分解法(Local Mean Decomposition,LMD)提取特征向量；然后，对处理后的三组样本数据分别进行HMM训练；最后对BIT系统的监测的实时数据也进行Kalman滤波处理，再输入到训练好的三种HMM模型中，得出识别结果。在本发明中，Kalman滤波技术可以去除采集信号过程中出现的干扰噪声，使得HMM模型的训练效果更好，识别精度提高，从而达到降低BIT系统虚警率的目的。
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公开(公告)号：CN113126489B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110330063.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑GRU‑BINN的重型燃气轮机控制系统智能BIT设计方法，属于重型燃气轮机智能BIT设计领域。针对重型燃气轮机控制系统常规BIT虚警率高的问题，采用CNN和GRU两种神经网络结合的结构解决了常规BIT无法提取硬件模块检测信号时序特征的问题，利用CNN卷积神经网络结构提取控制器模块检测信号的空间特征，结合GRU循环神经网络结构提取控制器模块检测信号的时间特征，并将两者融合后输入生物激励神经网络实现控制器模块的正确状态识别以及降虚警的功能，提高智能BIT的识别精度，增强重型燃气轮机控制系统的运行可靠性。
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公开(公告)号：CN117375035A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311443013.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/28 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , H02J3/32 , H02J7/34 , H02J3/24 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开一种基于改进阿基米德算法的风光电并网双层储能容量智能优化配置方法，建立了配电网正常运行下储能系统运行计划和其综合成本模型，并充分考虑风光电的平抑效果，采用变分模态分解方法得到风光电目标并网功率以及储能系统容量初次分配；将储能系统最低投资成本、运维成本、惩罚成本与配电网的网损成本之和作为目标函数，并且分别考虑配电网与储能系统的运行约束；在模型求解方面提出基于改进阿基米德算法的风光电并网双层储能容量智能优化配置算法，并根据波动率及风电平抑标准，对储能系统进行二次修正，得到储能容量配置最优解。
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公开(公告)号：CN117311162A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311439248.3
申请日：2023-11-01
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种融合深度强化学习和线性自抗扰控制的火电机组脱硝控制系统优化方法。火电机组SCR脱硝系统具有大时延、非线性和时变性的特点，该方法用于解决传统的串级控制策略在面对此类系统时控制效果不理想的问题。选取SCR系统运行典型参数，采用最小二乘法辨识被控对象传递函数；设计LADRC控制策略，设计扩张状态观测器，引入极点配置与Smith预估器；根据马尔可夫决策过程确定强化学习的要素；建立基于TD3算法的深度强化学习网络架构与训练方式，包括网络搭建、初始化、经验池存放、智能体训练与参数更新。本发明使系统根据不断变化的环境和条件自主地学习和优化其控制策略参数，提升系统运行经济性与稳定性。
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公开(公告)号：CN117081049A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311016728.9
申请日：2023-08-11
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及光伏发电预测技术领域，尤其涉及一种基于TXP‑MTGNN神经网络模型的光伏电站短期功率智能预测方法，该方法包括：对有功功率数据和气象因子数据中的缺失数据和异常数据进行预处理得到目标有功功率数据和目标气象因子数据；根据所述目标有功功率数据和所述目标气象因子数据构建TXP‑MTGNN光伏电站短期功率预测模型的数据集；构建TXP‑MTGNN光伏电站短期功率预测模型，将训练数据集输入TXP‑MTGNN光伏电站短期功率预测模型进行训练；将验证数据集输入所述第一预测模型中用以得到第一预测结果并对第一预测结果准确率进行验证；根据光伏电站的自身特性对所述第二预测结果进行补值处理。本发明提高了对光伏电站短期功率预测结果准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116796634A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310614491.8
申请日：2023-05-29
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G05B13/04 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于TCN和KNN的重型燃气轮机控制系统控制器模块智能BIT设计方法，首先采集实际重型燃机控制系统控制器模块在运行过程中产生的大量历史数据，并对数据进行归一化处理，按照时间序列确定TCN的输入和输出，针对控制器模块的单一状态参数时间序列数据训练TCN，采用改进海鸥算法优化网络超参数，将状态参数的检测数据和诊断结果分别作为输入和输出，引入Dropout层避免过拟合问题，将TCN的输出传递至KNN进行二分类，得到当前特征参数的诊断结果，通过开关量表示正常或故障，完成控制器模块智能BIT诊断，本发明提高了重型燃气轮机控制系统控制器模块的可靠性，有效降低虚警率。
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公开(公告)号：CN115796004A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211375921.7
申请日：2022-11-04
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于SLSTM和MLSTNet模型的光伏电站超短期功率智能预测方法，具体为：首先，对原始数据进行缺失值和异常值处理；然后，对光伏功率变量和气象数据变量进行Spearman相关性分析，确定预测模型的输入变量为温度、湿度和辐照强度；选取温度、湿度和辐照强度作为聚类变量，构建聚类变量的统计特征，采用模糊C均值聚类算法进行光伏历史数据的相似日聚类，得到Type1‑4相似日数据，并对其进行归一化处理；之后将相似日数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建SLSTM光伏功率超短期预测模型和MLSTNet光伏功率超短期预测模型，利用超频贝叶斯优化器对SLSTM和MLSTNet模型参数调优，进行超短期功率预测；最后生成测试集上的光伏功率超短期预测结果。本发明的方法能较好地跟踪未来四小时的光伏电站功率曲线趋势，具有运行速度快和预测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN115705505A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110888936.2
申请日：2021-08-04
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标樽海鞘算法的风光火多源互联电力系统智能协同优化调度策略，属于电力调度领域。随着新能源装机容量的迅速增长，多类型能源和谐共处，协同发展是当前趋势。新能源大规模并网增加了整个电网的调频压力和调峰压力，对电网的稳定性和电能质量产生了不利影响。构建合理有效的风光火多源互联电力系统调度模型和研究风光火多源互联电力系统调度策略具有实际意义和价值。针对联合优化调度，本发明结合火电，风电，光伏，以系统运行成本最小，限功率程度最小，污染排放量最小以及可再生能源渗透率最大化为优化目标建立了多目标调度模型，并提出利用多目标樽海鞘算法解决多目标协同优化调度。
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公开(公告)号：CN114676120A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210292343.4
申请日：2022-03-24
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开一种光伏电站数据预处理方法，步骤依次为获取一年内某光伏电站的输出功率数据和某光伏电站所在地的多元气象因子数据，删除光伏电站的每日输出功率数据点不足的天数以及多元气象因子数据点不足的某日输出功率数据和多元气象因子数据，对光伏电站的输出功率存在缺值的时间点进行功率数据填补，并且光伏电站的输出功率存在功率数据错误值的进行更改，对光伏电站的输出功率存在功率数据异常值的进行更改，删除光伏电站的输出功率为无效值的某日输出功率数据，删除光伏电站出现限电情况的某日输出功率数据。本发明为解决处理光伏电站输出数据提供了一种方案和思路。
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公开(公告)号：CN113158555A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110331921.6
申请日：2021-03-29
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了一种基于专家系统和随机森林分类器的重型燃机控制系统模拟量输入模块BIT设计方法，属于测试和人工智能领域。该方法用于提高现有模拟量输入模块的可靠性，解决模拟量输入模块BIT虚警率高的问题。步骤如下：通过知识获取机制，采用产生式规则构建模拟量输入模块专家系统知识库，采用正向推理策略设计专家系统推理机。采用LMD算法对BIT检测数据进行特征提取，将提取到的特征向量采用CART算法训练决策树，适当对每颗决策树剪枝后，将每棵树以投票的方式生成随机森林，由随机森林对BIT检测数据进行状态识别，将过滤掉间歇状态的检测数据后送入专家系统推理机，由专家系统给出诊断结果，实现模拟量输入模块精确故障定位。
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