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公开(公告)号：CN114565571A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210158476.2
申请日：2022-02-21
Applicant: 华能华家岭风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于计算机视觉的风机叶片缺陷检测方法及设备，该方法通过构建包括基于HnNet网络的基础特征提取模块、多尺度池化融合模块、多尺度特征层融合模块、特征解耦模块和预测模块的风机叶片缺陷检测模型，进行风机叶片缺陷检测；使用单CCD摄像头纵向移位扫描周期拍摄或使用CCD阵列周期拍摄形式，获取风机叶片局部图像，相邻局部图像有重叠区域，保障不丢失图像数据；通过设置特征层解耦方式，为不同预测项提供充足特征量，提高预测准确率；通过本发明，能够识别裂纹、砂眼、分层、脱粘等各种各样、形式各异的风机叶片缺陷。
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公开(公告)号：CN114549436A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210120588.9
申请日：2022-02-07
Applicant: 华能华家岭风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06K9/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了基于多模态的风机叶片缺陷检测方法、系统、设备及装置，其中方法包括获取风机叶片表面图像；采集风机叶片的振动，得到风机叶片的运行时序振动数据；将风机叶片的表面图像和风机叶片的振动数据输入到模型中，其中模型为使用多组数据通过多模态深度学习方法训练出来的，多组数据包括第一类数据和第二类数据，第一类数据中的每一组数据均包括风机叶片表面图像和用来标识风机叶片表面图像上缺陷位置和类别的标签，第二类数据中的每一组数据均包括风机叶片的振动数据和用来标识风机叶片振动数据中缺陷类别的标签：获取模型的输出信息，其中，输出信息包括风机表面缺陷的位置和类别。本发明方法提升了对风机叶片缺陷位置和类别检测准确率。
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公开(公告)号：CN116148950B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202310034532.6
申请日：2023-01-10
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
IPC: G01W1/10 , G01P5/00 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超短时风速预测方法、系统、装置及介质，包括：获取机组数据与气象数据，并以季节差异对机组数据和气象数据进行划分，得到不同季节的数据集；对机组数据进行划分，获取不同工况，对不同工况和不同季节的数据集进行数据抽样；得到测试集和训练集；基于根据机组数据与气象数据的不同特性构建不同的网络结构，并进行特征融合搭建最终的网络结构；基于训练集和测试集对最终的网络结构进行训练，确定最优模型；对待预测数据进行划分并输入至最优模型，得到风速预测结果。本发明能够对极端风况进行提前控制，减少风电机组在极端风况下的载荷冲击，降低风电机组的运行风险，提高风电机组运行时间，延长风电机组使用寿命。
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公开(公告)号：CN119130527A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411336211.2
申请日：2024-09-24
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06F18/214 , G06F18/22 , H02J3/00
Abstract: 本申请公开了一种电价预测模型的确定方法和装置、电价的预测方法、存储介质、电子装置、计算机程序产品。电价预测模型的确定方法包括：获取目标场站的预设范围内的至少一个场站的第一历史数据集。构建目标场站的第二历史数据集和第一历史数据集之间的秩次集对，以确定与目标场站的第二历史数据相似度最高的目标历史数据集；采用目标历史数据集作为训练样本，对预先构建的神经网络模型进行训练，以确定目标场站的电价预测模型。利用目标场站周围的场站积累的数据进行分析，得到了最符合目标场站情况的历史数据，进而采用目标历史数据集进行训练得到的电价预测模型，能够准确的预测目标场站的电价情况。
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公开(公告)号：CN118381023A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410816889.4
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q30/08 , G06Q50/06 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N3/0442 , H02J3/48
Abstract: 本公开提出了一种煤机的顶峰出力运行方法及装置，涉及人工智能技术领域，包括：获取目标地区的第一输入数据，并将第一输入数据输入至顶峰预测模型中，以预测第一时间段内的顶峰时间；在顶峰时间内采用多个目标机组运行状态模型进行计算，以得到多个第一运行控制参数；比较每个第一运行控制系数和第一历史时段对应的第二运行控制参数，以得到比较结果；根据比较结果，从多个目标机组运行状态模型中选出目标模型，其中，目标模型用于第二时间段内顶峰时间的计算，第二时间段晚于第一时间段。由此，通过特征选择和构建、模型选择和动态调整，来实现火电机组在达到最优顶峰出力的同时，减少碳排放和供电煤耗，提高锅炉效率，并改善整体运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117273208A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311181149.X
申请日：2023-09-13
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 宁夏金信光伏电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及新能源功率预测技术领域，尤其涉及一种组合功率预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取新能源原始数据，构建原始数据集，对原始数据集进行数据清洗处理，获得预处理数据集，构建预训练模型，利用预处理数据集对预训练模型进行训练，得到训练完成的功率预测模型，利用功率预测模型对待预测的数据进行预测处理，得到预测结果。对不同的数据源进行数据清晰与预处理，对不同的数据源的历史数据采用通道独立的思想进行时间序列预测，分别用不同数据源的历史数据预测该数据源未来的结果，随后对不同数据源的预测结果进行状态融合，实现对各个时间步的单独预测过程，最终时间短期的功率预测功能，实现了准确、高效的组合功率预测。
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公开(公告)号：CN117252635A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311181123.5
申请日：2023-09-13
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 宁夏金信光伏电力有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本公开提出了一种电价预测模型权重获取和电价预测方法及装置，该方法包括：获取电价预测模型和历史电价数据；基于历史电价数据生成至少一个电价数据矩阵；将电价数据矩阵分别输入至BiLSTM预测子模型和XGBoost预测子模型中，以分别获取第一预测结果矩阵和第二预测结果矩阵；基于第一预测结果矩阵、第二预测结果矩阵和真实结果矩阵，确定第一权重矩阵和第二权重矩阵。通过第一权重矩阵和第二权重矩阵，可以针对不同的预测条件因素进行精确预测，可以提升模型的实用性，同时通过设置BiLSTM预测子模型和XGBoost预测子模型的形式，可以同时兼顾BiLSTM预测子模型和XGBoost预测子模型的优点，提升预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117251728A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311149117.1
申请日：2023-09-06
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 宁夏金信光伏电力有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提出一种风电机组发电功率预测模型训练方法、装置及设备，方法包括：获取多条训练数据，其中，每条训练数据包括每天中多个时间点的多种机组运行数据构成的第一矩阵、多种测风塔数据构成的第二矩阵、多种气象预报数据构成的第三矩阵，并分别将每条训练数据的第一矩阵、第二矩阵以及第三矩阵作为特征图并进行融合处理，以得到训练特征图，以及分别将训练特征图输入至初始网络模型，以输出多个时间点的多个预测功率，利用预设损失函数基于多个时间点的实际功率和预测功率计算目标损失值，并参考目标损失值对初始网络模型进行优化直至收敛，得到发电功率预测模型，从而能够利用发电功率预测模型准确预测风电机组的发电功率。
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公开(公告)号：CN117151248A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311117254.7
申请日：2023-08-31
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 宁夏金信光伏电力有限公司
Abstract: 本申请提出一种风电功率预测模型的训练方法和装置、用于预测风电功率的方法，涉及人工智能技术领域，其中，方法包括：获取样本风电机组在运行时的多组历史监测数据和对应的实际输出功率；对任一组历史监测数据进行特征提取，以获取对应的关键特征；基于各关键特征和对应的实际输出功率，对预测模型进行模型训练，以得到经过训练的预测模型；其中，预测模型为支持向量回归SVR模型。由此，可以实现对风电功率预测模型的训练，可以提升模型的预测效果，即提升模型预测结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117097539A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311119967.7
申请日：2023-08-31
Applicant: 宁夏金信光伏电力有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Inventor： 薛丽 , 史鉴恒 , 李小翔 , 韦玮 , 任立兵 , 冯帆 , 邸智 , 沈惠聪 , 王宝岳 , 高亚林 , 钟明 , 安娜 , 王春森 , 李力 , 杨宁 , 李亚川 , 黄思皖 , 丁杰 , 魏昂昂 , 杨永前 , 彭鹏 , 孙可欣 , 王凯 , 李昊义
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请提出了一种基于态势感知的网络安全状态感知方法及系统，该方法包括：根据网络中所有设备采集的网络数据和日志生成网络事件集，并对网络事件集中的各个网络事件进行预处理；针对预处理后的各个网络事件，将一组相关的网络事件聚合为一条安全事件，并将一组具有因果关系的安全事件关联为一个攻击过程，其中，攻击过程表示网络安全态势的发展进程；根据网络中的每个设备当前对应的攻击过程，评估每个设备当前的安全状态，并结合所有设备当前的安全状态，生成网络的实时安全状态感知结果。该方法基于态势感知对网络安全状态进行实时感知，能够准确和及时的发现网络中的异常，保证网络的安全。
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