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公开(公告)号：CN109816160A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910022485.7
申请日：2019-01-10
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明属于塔式太阳能热发电系统的镜场优化技术领域。尤其涉及一种基于遗传算法优化的混合型定日镜场布置方法。本发明通过对近场区定日镜进行排布计算、对远场区定日镜排布计算、确定镜场组合需要的参数、对整场布设进行优化计算和整体镜场排布五个步骤，根据定日镜场中不同区域中各分项效率的分布，选择不同的布置方法，并在标准环形布置基础上进行调整，在满足镜场正常运行边界条件的同时，使近场区尽可能多的进行定日镜布置。本发明在远场区选用仿生型布置方法，再通过参数调整，使得该部分的排布更加均匀并取得更好的排布效果。本发明采用遗传算法对内场外场的布置参数以及两个区域之间的分界线等多个参数进行优化，取得较优的镜场排布方案。
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公开(公告)号：CN109798678A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910022611.9
申请日：2019-01-10
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
IPC: F24S50/20
Abstract: 本发明属于塔式太阳能热发电系统的镜场优化技术领域，尤其涉及基于最大密度布置与仿生型布置组合定日镜场排布方法。本发明通过确定密集型排布区域、计算密集区域可排布的定日镜数量、计算外部镜场排布的定日镜数量、计算外部镜场中定日镜的坐标、计算总体镜场效率和布设镜场六个步骤，能够在余弦效率和大气衰减效率较高的近场区域，在满足清洗运维要求的前提下，在高效区尽量多的进行定日镜排布。本发明远场采用改进后的仿生型布置方法，在用地范围及定日镜数量确定的情况下，通过仿生学布置，使该区域的定日镜间阴影遮挡效率达到最高。本发明采用梯度下降法优化近塔区和远塔区的分界优化，使总体的聚光集热场效率达到最高。
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公开(公告)号：CN114046608B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202111237606.3
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种定日镜多点面形自动调节系统及装配方法，定日镜多点面形自动调节系统包括控制系统和柔性调节单元，所述柔性调节单元为多个，多个柔性调节单元均与控制系统电信号连接；所述柔性调节单元与定日镜镜面固定连接，所述柔性调节单元用于定日镜面形调整，所述控制系统用于根据定日镜所需镜面曲率，计算并控制各柔性调节单元的位移量，使镜子的曲率达到目标值。本发明采用柔性调节单元可以对定日镜的面形进行调整，通过控制系统控制多个柔性调节点以获得任意目标定日镜面形的多点柔性面形调节，降低了现有塔式光热定日镜的镜面误差，进而提升了定日镜的聚光质量。
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公开(公告)号：CN113450065B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110583116.2
申请日：2021-05-27
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种用于风电场的生产运营管理系统及方法，所述风电场的生产运营管理系统包括五层四网分布式结构，所述五层四网分布式结构包括采用跨域协同、云边共享架构模式相连的集团层、区域层、电站层、间隔层和过程层；集团层包括企业级数据库、知识经验库、智能决策中心和智慧运维体系；区域层包括远程集控中心和二级应用云平台；通过以集团层统一部署的风电智能预警、故障诊断、智慧运维为核心的智能决策中心，和区域层分层应用方式，对现场设备的运行状态进行健康评估，从而有效触发维护、检修、备件、人员安排、防误闭锁等业务流程，实现现场各电站相关设备之间、设备与运维人员之间的智能联动和快速响应的智慧运维。
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公开(公告)号：CN113531923A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110807012.5
申请日：2021-07-16
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
IPC: F24S40/20
Abstract: 本发明提供了一种镜面牵引式光热定日镜自动除尘装置及除尘方法，除尘装置包括毛刷辊和电动驱动装置，所述毛刷辊与定日镜镜面接触且两者长度匹配，所述毛刷辊的两端均固连有绕线辊，所述电动驱动装置同轴安装在绕线辊两端，所述绕线辊上缠绕有牵引索，所述牵引索另一端固设在定日镜顶端，所述绕线辊的外径D小于毛刷辊的外径D0。本发明通过牵引索和电动驱动装置实现毛刷辊和绕线辊同步向上或向下旋转，通过毛刷辊沿定日镜镜面上下运动，充分利用重力牵引产生的毛刷与镜面之间偏心摩擦力，可有效去除镜面的浮尘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113483494A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202111047913.5
申请日：2021-09-08
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明属于可再生能源发电技术领域，具体地涉及一种塔式光热的吸热管及方法。本发明的吸热管包括吸热涂层、换热管和金属泡沫层；吸热涂层附着在换热管的外壁表面；金属泡沫层连接在换热管内壁上。金属泡沫层是通过电镀沉积或粉末冶金制备而成的开孔式结构，此结构有效的扰动了熔融盐等液体工质在金属泡沫层内的流动状态，破坏流体边界层，提高了金属泡沫层内流体的温度梯度。金属泡沫层与纯流体区域的耦合作用下，金属泡沫层内外出现高渗透率梯度，提高了纯流体区域内液体工质的湍动度，强化了金属泡沫层内的辐射、导热与强制对流传热的耦合换热效果；通过提高吸热器传热效率及光热转换效率，解决了吸热管管壁因持续高温被烧穿的问题。
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公开(公告)号：CN113075781A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110463102.7
申请日：2021-04-23
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种大面积定日镜支撑结构，包括：支撑立柱、水平横梁、凹型定日镜和电动推杆；支撑立柱顶部转动设置有梁立柱，梁立柱内设置有转动轴承电机；水平横梁横向设置在梁立柱的顶部，水平横梁的两端分别设置有刚性连接臂；凹型定日镜的背侧纵向并列设置有多个桁架，桁架的中部之间横向设置有扭矩管，扭矩管的中部设置有扭矩臂，扭矩管上还设置有两个臂环，每个臂环分别与一个刚性连接臂铰链连接；电动推杆铰接在扭矩臂座上，其运动端铰接在梁立柱的顶部。本发明的大面积定日镜支撑结构满足了大面积的凹型定日镜在各仰角风荷载工况下镜面与支撑体系的变形和刚度要求，节约了工程造价，综合经济效益明显。
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公开(公告)号：CN110197298A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910388405.X
申请日：2019-05-10
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明基于聚类算法的多模型太阳法向辐射预测的方法及装置，属于太阳能热发电技术领域，本发明一种基于聚类算法的多模型太阳法向辐射预测的方法，包括：步骤110：收集预测区域的历史气象数据，所述历史气象数据为影响太阳能法向直接辐射的多类别气象要素；步骤120：对所述历史气象数据进行标准化处理，将标准化处理的所述历史气象数据使用聚类算法进行聚类，并对聚类的结果进行分组，所述分组的每个组为标准化处理的包含各气象要素数据的各时刻气象样本集合；选择实时气象数据所接近的预测子模型，使得预测具有针对性；更加精细化的资源预测模型是太阳能热发电发展和项目建设的基础，也有利于太阳能热发电站根据资源情况更好地发挥自身优势。
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公开(公告)号：CN116777059A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310721784.6
申请日：2023-06-16
Applicant: 西安交通大学 , 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于新能源及节能技术领域，公开了一种短期太阳直接辐射变化趋势预测方法、系统、设备及介质，包括获取当前时段的各太阳辐射特征的数据；根据当前时段的各太阳辐射特征的数据，通过拓扑数据分析技术，提取太阳辐射特征的特征维度拓扑向量及时间维度拓扑向量；将当前时段的太阳辐射特征数据以及太阳辐射特征的特征维度拓扑向量及时间维度拓扑向量，输入预设的基于LSTM的太阳直接辐射趋势预测模型，得到下一时段的太阳直接辐射变化趋势。克服了传统DNI短期预测中缺乏对特征之间关联关系进行深刻挖掘的问题，基于拓扑数据分析技术挖掘特征之间关联关系，利用LSTM深度神经网络的时序性预测优势，提升了短期太阳直接辐射变化趋势预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115392115A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210938500.4
申请日：2022-08-05
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F40/279 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种多源数据和迁移学习的双馈式发电机故障诊断方法，S1、多源数据收集和预处理，采集不同数据源的运行数据，针对每一个数据源的运行数据进行预处理；S2、先验规则知识获取，形成先验知识库；S3、多源数据和规则迁移学习，得到风机故障检测的基础数据集；S4、特征组模型划分，实现特征的分组；S5、多分类模型搭建，经过训练，可取得故障的多分类结果，形成电机故障迁移诊断模型，将使用过程中的数据输入电机故障迁移诊断模型中，对故障进行诊断和预测。便于进行系统的预测性维护，可借鉴不同厂址，不同项目的经验，最大限度的减少了硬件投入。采用多模型多工况的模式，并形成了样本库和先验知识库，为后期相关系统的运行奠定了基础。
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