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公开(公告)号：CN119623694A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411569255.X
申请日：2024-11-05
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06N3/0455 , G06N3/049
Abstract: 基于Informer模型的多源信息整合的径流量预测模型，属于水电站径流预报技术领域；本发明旨在解决中长期径流预测准确性不佳的问题，特别针对具有多源、非线性和非平稳性特征的径流序列；本发明通过选定监测电站范围，获取水电站历史径流数据及周边区域降雨量、温度等水文信息；采用Pearson相关分析法选取强相关特征作为Informer模型的多源时序特征输入；利用STL季节分解法对数据进行预处理，提取周期项、趋势项特征；采用Informer模型的稀疏注意力机制和自注意力蒸馏机制进行径流预测；本发明能够强化预测速度和特征捕捉，提高径流预测的准确性，为水电站的水资源管理和调度提供有力支持。
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公开(公告)号：CN106208045B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201610638660.1
申请日：2016-08-05
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种避免集群风电场连锁脱网的分层分级控制方法，首先定义脱网路径和建立模型，然后提出多场景路径阻断策略，通过阻断路径链的前置节点，从而阻断脱网的传播途径，以及减少故障跳闸关闭的节点，长度和严重程度，相应的分层控制策略结构也被给出。本发明一种避免集群风电场连锁脱网的分层分级控制方法，提出分层分级控制策略，构成一个完成的控制系统；采取前端位置控制措施，阻断脱网的传播途径，以及减少故障跳闸关闭的节点，长度和严重程度。
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公开(公告)号：CN106159945B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201610638009.4
申请日：2016-08-05
Applicant: 三峡大学
CPC classification number: Y02E10/763 , Y02E60/76 , Y04S40/22
Abstract: 一种基于多场景模式下的风电连锁脱网路径链搜寻方法，首先提出脱网路径的概念来描述风机脱网的过程，并建立了一个多场景的路径搜索模式和风险评估体系，风电场脱网路径搜索系统始于电力系统和场景参数的实时数据的输入，通过PSASP仿真软件对各个场景下的风电场进行潮流计算和暂态稳定计算，在每个场景下的脱网路径将会被搜索并存储，并可以通过跳闸断电失效严重性指标和暂态稳定性指标，来评估系统的稳定性。本发明一种避免集群风电场连锁脱网的分层分级控制方法，将电网故障连锁情况应用于风电场，引出风电场脱网路径的概念。通过PSASP仿真平台对脱网路径的搜寻便捷，迅速。
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公开(公告)号：CN106208045A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610638660.1
申请日：2016-08-05
Applicant: 三峡大学
CPC classification number: Y02E40/30 , Y02E60/76 , Y04S10/60 , Y04S40/22 , H02J3/00 , G06F17/5036 , G06Q50/06 , H02J3/18 , H02J3/386 , H02J2003/007
Abstract: 一种避免集群风电场连锁脱网的分层分级控制方法，首先定义脱网路径和建立模型，然后提出多场景路径阻断策略，通过阻断路径链的前置节点，从而阻断脱网的传播途径，以及减少故障跳闸关闭的节点，长度和严重程度，相应的分层控制策略结构也被给出。本发明一种避免集群风电场连锁脱网的分层分级控制方法，提出分层分级控制策略，构成一个完成的控制系统；采取前端位置控制措施，阻断脱网的传播途径，以及减少故障跳闸关闭的节点，长度和严重程度。
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公开(公告)号：CN119671113A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411684564.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及基于深度学习算法的水电站检修规划方法，收集水电站设备的历史运行数据、历史故障数据、维护记录数据以及环境因素数据，构建数据集；运用深度学习算法建立设备状态评估模型；分析检修设备的空间分布和相互影响关系，使用深度学习算法模型优化检修顺序和路径，通过检修资源的分配和调度，结合设备实时状态和外部条件变化，动态调整检修计划，制定水电站设备检修布局计划。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119337232A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411295130.2
申请日：2024-09-15
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/006 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F18/2131
Abstract: 一种基于HHO‑VMD‑CNN‑BiGRU的水电机组状态评估方法，首先，提出由“余弦相似度‑峭度‑包络熵”新综合评价指标自适应优化分解参数的改进变分模态分解方法，并通过该指标筛选分解后的有效模态分量；然后，为提取更全面的故障特征，引入新的复合缩放排列熵对各有效模态分量的故障特征进行优化；最后，基于CNN‑BiGRU（Convolution Neural Network‑Bidirectional Gating Recurrent Unit）深度学习的继电保护挖掘模型，通过卷积网络层CNN捕捉状态数据典型特征量，随后使用BiGRU模型挖掘时序依赖关系，完成水电机组健康状态的评估。
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公开(公告)号：CN119323279A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411327062.3
申请日：2024-09-23
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的水电机组检修布局优化方法，现有的基于二维图纸的检修空间布局方法依靠设计人员的经验，规划周期长、耗费成本高、规划效果准确性差以及资源浪费，已经不能满足生产实际的需求。本发明提供一种基于改进遗传算法的水电机组检修布局优化方法，利用对拆解的检修零部件进行编号分类，通过空闲平面搜索法确定水电机组的检修空间，基于检修搬运成本与检修空间利用率对水电检修布局规划进行建模，通过利用改进的遗传算法对该模型进行求解，得到的结果避免陷入局部最优又能够快速收敛，实现水电机组检修部件最优布局规划。
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公开(公告)号：CN119005788A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411036810.2
申请日：2024-07-31
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于CRITIC和高斯阈值改进模糊综合评价的水电机组状态评价方法，涉及水力发电技术领域，方法包括：对水电机组为目标建立模糊评价模型，以水电机组的综合状态评估为目标层，依次往下建立项目层和指标层，构建一个由多指标融合的水电机组评估模型；采集水电机组历史健康运行的监测数据，基于高斯阈值确定指标限值同时改进传统的三角阶梯隶属函数模型；计算指标劣化度，对每个指标建立四个量化等级，根据改进三角阶梯隶属度模型建立指标的模糊评价矩阵；通过CRITIC计算指标的综合权重；对指标的模糊评估矩阵进行加权计算得到项目层的评估矩阵，对项目层的各目标进行权重分析，最后对项目目标的评估矩阵进行综合加权计算得到目标层水电机组的综合状态评估结果。达到精确获得水电机组状态评估结果并实现对水电机组进行安全预警，减少经济损失和人员伤亡的技术效果。
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公开(公告)号：CN119443778A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411309036.8
申请日：2024-09-19
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电池储能电站安全风险评价领域，特别是涉及基于改进AHP‑WRSR的电池储能电站综合评价方法。电池储能电站作为现代能源系统的重要组成部分，其安全风险评价至关重要。现有研究中电池储能电站安全风险评价体系采用层次分析方法，受人为主观因素影响较大，只能给出评估方案的相对优劣关系，缺乏实际应用价值；专家经验，需要专家根据经验判断，受专家专业程度影响较大，没有反应客观现实。本发明采用基于改进AHP‑WRSR的电池储能电站综合评价方法，从多方面综合考虑影响电池储能电站安全风险的因素，健全电池储能电站安全评估体系，提高安全评估结果的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN106159945A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610638009.4
申请日：2016-08-05
Applicant: 三峡大学
CPC classification number: Y02E10/763 , Y02E60/76 , Y04S40/22 , H02J3/00 , G06F17/5009 , H02J3/386 , H02J2003/007
Abstract: 一种基于多场景模式下的风电连锁脱网路径链搜寻方法，首先提出脱网路径的概念来描述风机脱网的过程，并建立了一个多场景的路径搜索模式和风险评估体系，风电场脱网路径搜索系统始于电力系统和场景参数的实时数据的输入，通过PSASP仿真软件对各个场景下的风电场进行潮流计算和暂态稳定计算，在每个场景下的脱网路径将会被搜索并存储，并可以通过跳闸断电失效严重性指标和暂态稳定性指标，来评估系统的稳定性。本发明一种避免集群风电场连锁脱网的分层分级控制方法，将电网故障连锁情况应用于风电场，引出风电场脱网路径的概念。通过PSASP仿真平台对脱网路径的搜寻便捷，迅速。
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