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公开(公告)号：CN109117992B
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN201810839653.7
申请日：2018-07-27
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于超短期风功率预测技术领域的一种基于WD‑LA‑WRF模型的超短期风功率预测方法。本发明考虑风力发电的波动性和随机性，首先使用小波分解方法将风速序列和风功率序列分解为不同频率的子序列，然后使用狮子算法优化随机森林的参数，以提高预测模型的精度。最后使用构建的模型进行MATLAB仿真，对各子序列进行预测，将预测结果进行重构，得到最终预测结果。本发明提出的WD‑LA‑WRF模型通过对原始数据的分解与降噪，将原始数据的平稳信号与非平稳信号分离开，使数据更具分析价值。本发明通过狮子算法的改进，优化了模型的参数，提高了预测精度。该模型与其他单一模型对比，具有强大的泛化能力和鲁棒性。适用于超短期风电功率预测。
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公开(公告)号：CN107330590A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710464956.0
申请日：2017-06-19
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于核电站安全运行评价技术领域，尤其涉及一种基于熵值法和物元可拓法的核电站安全运行评价方法。针对我国核电的发展和安全运行现状，以实现对核电站安全运行状况进行全面系统的评价为目的，本发明提出一种基于熵值法和物元可拓法的核电站安全运行评价方法。该方法通过建立核电站安全运行状况指标体系，构建物元可拓模型以获得各指标在相关评价等级上的关联度，并将关联度与熵值法相结合，求得加权综合关联度，继而确定核电站安全运行状况评价等级。本发明在对核电站整体运行状况进行综合评价的同时，实现了对安全运行状况各指标的分类评价，在评价过程中以实测数据为基础，克服了模糊综合评价模型的主观性，评价结果更实际可靠。
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公开(公告)号：CN108805443A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810579713.6
申请日：2018-06-07
Applicant: 华北电力大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06N3/0436 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电网性能综合评价方法和系统，其特征在于：包括以下步骤：1)从不同方面对影响电网性能的因素进行识别和分析，确定电网性能影响因素；2)根据评价指标体系构建原则，建立电网性能评价指标体系；3)运用熵值法对电网性能评价指标体系中的各评价指标进行赋权，建立基于熵值法的物元可拓综合评价模型，对电网性能进行综合评价。本发明规范性强，具有简便、定量严密的特点，因而，本发明可以广泛应用于电网性能评价领域。
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公开(公告)号：CN107292520A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710494457.6
申请日：2017-06-26
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: Y02P90/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了属于电网工程效益管理领域的一种无电村新能源利用效益评价方法。包括：(1)依照评价指标的选择原则，参照用于偏远无电地区电力建设的相关电力建设项目的经济评价指标及规范，从技术、经济、社会、环境和项目可持续性五个大方面构建偏远无电地区供电模式综合效益评价指标体系，(2)在构建的偏远无电地区电力建设综合效益评价指标体系基础上，建立EW-FSEM评价模型，选用EW-FSEM算法对无电村新能源利用的备选方案进行综合评价，达到最佳方案；本发明能够综合考虑无电村新能源利用的前景及效益，为偏远无电地区电力建设决策提供有价值的参考依据，无电村的新能源利用直接或间接地为无电地区带来经济效益和社会效益。
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公开(公告)号：CN109146121A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810661629.9
申请日：2018-06-25
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/084 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了属于电量预测技术领域的一种基于PSO‑BP模型的停限产政策下的电量预测方法。该方法首先对输入数据进行分析处理；然后，将历史用电量影响因素作为自变量，将历史用电量作为因变量进行样本训练，使用PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值，计算不同参数的预测精度，得到预测精度高的BP模型的权值和阈值；最后对BP神经网络模型预测，将粒子群算法优化后的参数以及预测样本输入预测模型，得到预测值。本发明利用PSO优化BP神经网络算法，考虑空气质量指数、气象因素和主要停限产产品产量因素对用电量的影响，对用电量的特征向量进行学习训练，经实验验证预测效果较理想，针对停限产政策影响下的地区用电量预测提供了一种新思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109117992A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810839653.7
申请日：2018-07-27
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于超短期风功率预测技术领域的一种基于WD-LA-WRF模型的超短期风功率预测方法。本发明考虑风力发电的波动性和随机性，首先使用小波分解方法将风速序列和风功率序列分解为不同频率的子序列，然后使用狮子算法优化随机森林的参数，以提高预测模型的精度。最后使用构建的模型进行MATLAB仿真，对各子序列进行预测，将预测结果进行重构，得到最终预测结果。本发明提出的WD-LA-WRF模型通过对原始数据的分解与降噪，将原始数据的平稳信号与非平稳信号分离开，使数据更具分析价值。本发明通过狮子算法的改进，优化了模型的参数，提高了预测精度。该模型与其他单一模型对比，具有强大的泛化能力和鲁棒性。适用于超短期风电功率预测。
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公开(公告)号：CN109063892A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810660031.8
申请日：2018-06-25
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6269 , G06N3/0445 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了属于一种基于BP‑LSSVM组合优选模型的工业电量预测方法。该方法首先对输入数据进行分析处理；使用历史用电量影响因素作为自变量，历史用电量为因变量进行样本训练，分别构建BP预测模型和LSSVM预测模型，采用BP‑LSSVM组合优选方法，对模型进行学习训练，并根据模型的训练学习，求解出预测相对误差；然后，分别针对两种模型的预测误差求出误差标准差，再根据误差标准差计算出两个模型的权重。最后，根据两个模型的预测结果和权重计算得到优选组合模型预测值及预测误差。本发明的能够实现全局最优、且预测精度更为理想，为工业用电量的准确预测提供了一种新思路。
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公开(公告)号：CN107229993A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710305416.8
申请日：2017-05-03
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06K9/6223 , G06K9/6269 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于KM‑APSO‑SVM模型的短期电力负荷预测方法，所述短期电力负荷预测方法包括以下步骤：(1)基于大数据进行电网日负荷变化规律的分析：收集预测地点环境的数据信息，利用灰色关联度分析各气象因素与负荷间的关系，为建立负荷预测模型奠定基础；(2)运用K‑medoids聚类算法对样本进行聚类分析：对收集的数据进行整理，形成聚类样本，设置分类数并选取相关因素构成样本的特征向量，运用K‑medoids聚类算法对样本进行聚类分析，通过无量纲化处理映射到特定的区间形成聚类结果；(3)运用APSO‑SVM预测模型进行负荷预测：对收集的数据进行累加预处理得到训练样本；将聚类样本的数据输入到SVM中训练，用APSO优化SVM参数并建立预测模型，得到的预测结果进行累减还原。
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公开(公告)号：CN113364504B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110853295.7
申请日：2021-07-27
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H04B7/0456
Abstract: 一种适用于高相关MIMO信道的预编码方法，用于降低系统误码率和增加系统容量，其技术方案是，所述方法根据高相关闭环MIMO‑PLC系统的信道传递函数，计算出相位旋转预编码矩阵F，并用计算出的预编码矩阵F对发送信号S进行调制，从而通过相位旋转将码距较小点的码距增大，以达到增加系统容量和降低系统误码率的目的。本发明结合MIMO系统实际信道特点，通过调整发射端信号的相位使其在接收端的码距达到最大，在有效利用各传输信道的同时，降低了MIMO系统的误码率，增加了MIMO系统的信道容量。
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公开(公告)号：CN106614878B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201611003746.3
申请日：2016-11-15
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: A21C15/00
Abstract: 本发明公开了一种奶油蛋糕3D打印机，包括机箱、打印托台组件、挤出机组件、送料装置和控制系统，打印托台组件安装在机箱内部，打印托台组件以及挤出机组件均与控制系统连接；送料装置包括送料盒和连接在送料盒下部的送料管，送料盒设置有送料盒盖，送料管与挤出机连接，机箱的上顶板上设置有一缺口，缺口处设置有一与缺口相匹配的折叠板，折叠板与机箱的上顶板转动连接，折叠板还通过送料架与机箱的上顶板连接，送料架可伸缩，送料架上设置有固定螺栓，送料盒固定于折叠板的内侧。本发明的奶油蛋糕3D打印机提高了奶油蛋糕制作的成品率和美观度，改善了蛋糕制作过程和制作环境的卫生情况，适合DIY设计和打印复杂蛋糕和批量生产。
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