针对省间辅助服务的出清方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119990644A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510086850.6

    申请日:2025-01-20

    Abstract: 一种针对省间辅助服务的出清方法,属于服务出清技术领域,其收取省间装置的省间辅助服务值,省间辅助服务值含有多个子组;认定每个子组的省间辅助服务值突变量;运算省间辅助服务值内每个取样点的协调量;依据Z‑分数法运算每个取样点的Z分数,把协调量乘以Z分数来取得每个取样点的最后Z分数,且依据最后Z分数执行侦测;经由运算每个取样点的协调量,认定了该取样点和另外的取样点间的关联度,防止了Z‑分数法在对标准差小的取样点执行侦测时常常形成的错定状况,以此改善了省间辅助服务值稳定性校验的正确度与可信度。

    基于动态LSTM-Sage-Husa算法的风电机组可靠性评估方法及装置

    公开(公告)号:CN119227552A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411733111.3

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 本发明属于风电机组可靠性评估领域,提供了基于动态LSTM‑Sage‑Husa算法的风电机组可靠性评估方法及装置,本发明由SCADA系统得到风电机组各部件的运行数据,利用多层感知LSTM模型对退化过程性能参数进行预测,并且采用动态Sage‑Husa算法对非线性Wiener退化过程修正,引入状态向量的均值和协方差矩阵,建立风电机组考虑有效冲击的非线性Wiener退化过程,对风电机组可靠性评估;本发明考虑了有效冲击对风电机组的影响,通过采用多层感知LSTM模型预测退化过程中缺少数据问题,可以解决因为数据缺失导致风电机组可靠性评估不准确问题,此外,为了更精确的捕捉非线性退化过程中的机组性能变化,并降低数据的波动性,除去退化数据中的噪点,引入分布参数变量,利用动态Sage‑Husa算法求得退化过程中的统计模型和分布参数,并结合预测分布参数,得到了最优估值的退化函数,提升了模型的准确性。

    一种轴系扭振提取方法
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102288280A

    公开(公告)日:2011-12-21

    申请号:CN201110118666.3

    申请日:2011-05-09

    Abstract: 本发明公开了振动信号处理技术领域中的一种轴系扭振提取方法。该方法首先采集电网冲击下线路回路的电压信号,截取电压信号中轴系发生扭振时的电压信号;然后利用Hilbert变换获得信号的包络,对该包络信号进行总体经验模态分解EEMD;最后选取分解后的本征模函数IMF得到轴系的扭振信号。该方法不需专业的扭振测试设备,只需采集线路回路电压信号即可,降低测试测量成本。

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