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公开(公告)号：CN106356888A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610860955.3
申请日：2016-09-28
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: Y02A30/62 , Y02B10/14 , Y02E60/17 , H02J3/383 , H02J3/28 , H02J3/386 , H02J15/003
Abstract: 本发明公开了一种高层建筑抽蓄储能风光智能微网系统及控制方法，包括风机组件、光伏阵列组件、抽蓄机组、及微网中央处理器；风机组件、光伏阵列组件、抽蓄机组连接在低压母线上；主电网能提供可靠的能源支持；微网和主电网由并网变压器、并网开关、公共连接点连接；微网中央处理器根据可再生能源的发电量和负荷需求量，管理调度系统能量分配；并实时监控系统状态，及时处理各类故障，实现微网在并网、离网两种模式间的无缝切换。本发明将可再生能源集成在高层建筑中，能源结构可持续发展，并利用建筑高程差将抽水蓄能机组作为储能设备，具有对电网负荷变化反应快速、调节灵活，调峰、填谷、调频、调相和事故备用的良好运行性能。
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公开(公告)号：CN108197648B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201711463863.2
申请日：2017-12-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM深度学习模型的水电机组故障诊断方法与系统，该方法包含：获取水电机组的N个不同信号通道的采样序列，对每一个时间序列进行VMD分解得到K个IMF分量；构建相应的训练集和待诊断集；对每一个IMF分量的训练集构建LSTM模型，通过两层的LSTM层来对每一个IMF分量进行特征提取；同一个信号通道的K个LSTM层输出连接到一个Dense层；通过Softmax层对多个Dense层输出进行特征分类；通过RMSProp梯度下降算法对深度学习神经网络模型进行训练，将训练好的模型对待诊断集进行诊断。本发明将变分模态分解VMD相对较好的信噪分离效果与长短期记忆网络LSTM对时间序列的处理优势相结合，有效的提高了水电机组故障诊断的准确度。
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公开(公告)号：CN106356888B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201610860955.3
申请日：2016-09-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高层建筑抽蓄储能风光智能微网系统及控制方法，包括风机组件、光伏阵列组件、抽蓄机组、及微网中央处理器；风机组件、光伏阵列组件、抽蓄机组连接在低压母线上；主电网能提供可靠的能源支持；微网和主电网由并网变压器、并网开关、公共连接点连接；微网中央处理器根据可再生能源的发电量和负荷需求量，管理调度系统能量分配；并实时监控系统状态，及时处理各类故障，实现微网在并网、离网两种模式间的无缝切换。本发明将可再生能源集成在高层建筑中，能源结构可持续发展，并利用建筑高程差将抽水蓄能机组作为储能设备，具有对电网负荷变化反应快速、调节灵活，调峰、填谷、调频、调相和事故备用的良好运行性能。
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公开(公告)号：CN108197648A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711463863.2
申请日：2017-12-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM深度学习模型的水电机组故障诊断方法与系统，该方法包含：获取水电机组的N个不同信号通道的采样序列，对每一个时间序列进行VMD分解得到K个IMF分量；构建相应的训练集和待诊断集；对每一个IMF分量的训练集构建LSTM模型，通过两层的LSTM层来对每一个IMF分量进行特征提取；同一个信号通道的K个LSTM层输出连接到一个Dense层；通过Softmax层对多个Dense层输出进行特征分类；通过RMSProp梯度下降算法对深度学习神经网络模型进行训练，将训练好的模型对待诊断集进行诊断。本发明将变分模态分解VMD相对较好的信噪分离效果与长短期记忆网络LSTM对时间序列的处理优势相结合，有效的提高了水电机组故障诊断的准确度。
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