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公开(公告)号：CN116258233A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211468614.3
申请日：2022-11-22
申请人： 华能陇东能源有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本申请提供一种日前调度计划偏差度估计模型训练方法、估计方法和装置，训练方法包括：获取综合能源基地的历史日前功率预测数据、历史日前调度计划出力数据和历史实际出力数据；确定历史实际出力数据和历史日前调度计划出力数据之间的偏差度数据并生成数据集；采用数据集训练预设的深度神经网络，以得到用于根据综合能源基地的日前调度计划出力数据和对应的日前功率预测数据输出针对日前调度计划出力数据的偏差度估计结果的日前调度计划偏差度估计模型。本申请能够有效预测计划与实际出力之间的执行偏差度，避免调度计划与实际实施调度差距过大，能够提前获知计划数据的执行不确定程度以便于提前调整，进而提升综合能源基地运行的稳定性及安全性。
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公开(公告)号：CN116191527A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211350376.6
申请日：2022-10-31
申请人： 华能陇东能源有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于粒子群优化算法的风光火储一体化调度方法及装置，其中，该方法包括：S1、根据风光火储一体化系统的一体化调度目标，构建风光火储一体化运行日前收益模型，得到收益最大化目标函数；S2、采用粒子群优化算法求解所述收益最大化目标函数，得到全局最优解；S3、根据所述全局最优解对所述风光火储一体化系统进行调度。可根据一体化调度优化调度目标，开展风光火储一体化调度分析，采用粒子群优化算法进行目标函数的求解，提高计算效率及准确度。
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公开(公告)号：CN116016352A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211522217.X
申请日：2022-11-30
申请人： 华能陇东能源有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： H04L47/193 , H04L47/2425 , H04L47/36 , H04L47/6275 , H04L47/628
摘要： 本申请提出的IEC104报文的传输方法、装置及存储介质中，接收IEC104报文，其中，104报文中包括应用规约控制信息和应用服务数据单元，根据104报文中的应用规约控制信息和应用服务数据单元，确定104报文的优先级，根据104报文的优先级，将104报文插入对应的传输队列中，其中，每个传输队列对应不同的优先级和最大报文传输数量，根据每个传输队列的优先级和最大报文传输数量，传输每个传输队列中的104报文。由此可知，本申请在每次传输过程中各优先级的传输队列均可以传输104报文并占用对应的带宽，从而避免出现“高优先级104报文一直占用所有带宽，导致其他报文被阻塞”的情况。
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公开(公告)号：CN116316793A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211349095.9
申请日：2022-10-31
申请人： 华能陇东能源有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于灰狼算法的风光火储一体化调度方法及装置。其中，该方法包括：S1、根据风光火储一体化系统的一体化调度目标，构建风光火储一体化运行日前收益模型，得到收益最大化目标函数；S2、采用灰狼算法求解所述收益最大化目标函数，得到全局最优解；S3、根据所述全局最优解对所述风光火储一体化系统进行调度。克服了现有技术在优化调度时容易陷入局部最优且优化调度结果随机性高的缺陷，在计算优化调度结果时，提出的一体化调度策略更稳定、更可靠，可满足大型能源基地日前发电调度计划要求。
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公开(公告)号：CN116258232A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211468606.9
申请日：2022-11-22
申请人： 华能陇东能源有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本申请提供一种综合能源基地的日前调度计划优化方法和装置，方法包括：获取综合能源基地的日前调度计划数据和对应的日前功率预测数据；将日前调度计划数据和日前功率预测数据输入日前调度计划优化模型，以使该日前调度计划优化模型输出针对日前调度计划数据对应的日前调度计划优化数据；日前调度计划优化模型预先基于综合能源基地的历史日前功率预测数据、分别与该历史日前功率预测数据对应的历史日前调度计划数据和历史实际出力数据训练得到。本申请能够对日前调度计划进行有效且可靠的优化，并能够提高根据该优化结果对针对综合能源基地进行能源优化配置的合理性及有效性，进而能够提升综合能源基地运行的稳定性及安全性。
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公开(公告)号：CN116029562A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211469275.0
申请日：2022-11-22
申请人： 华能陇东能源有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F17/10 , G06N3/0442
摘要： 本申请提供一种新能源消纳比例贡献评估模型训练方法、评估方法和装置，训练方法包括：根据满足综合能源基地的年度新能源消纳占比的目标调度计划确定历史日前调度计划数据的历史新能源消纳比例贡献评分；根据历史日前调度计划数据、历史日前功率预测数据和历史新能源消纳比例贡献评分之间的对应关系生成数据集；采用数据集训练预设的深度神经网络以得到用于输出新能源消纳比例贡献评分的新能源消纳比例贡献评估模型。本申请能够有效提高新能源消纳比例贡献评估模型的训练有效性及可靠性，能够提高新能源消纳比例贡献评估结果的准确性及有效性，避免为达标而集中调整所造成的能耗浪费，能够有效提高综合能源基地进行能源配置的合理性及可靠性。
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公开(公告)号：CN115791180A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211510248.3
申请日：2022-11-29
申请人： 华能陇东能源有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G01M13/045
摘要： 本申请提出了一种风机轴承振动的报警方法及其装置，涉及风电机组技术领域，通过获取风电机组轴承振动的历史样本数据，历史样本数据包括历史时域曲线、历史振动加速度有效值、历史峭度指标、历史包络有效值、历史振动速度有效值的报警实测值和报警阈值；根据历史样本数据对预先构建的初始混合模型进行训练得到训练好的目标混合模型；获取风电机组轴承振动的实时数据，将实时数据输入至目标混合模型，得到风电机组轴承的振动报警结果，其中实时数据包括实时时域信号、实时振动加速度有效值、实时峭度指标、实时包络有效值和实时振动速度有效值。本申请所建立的输入参数与目标参数之间的逻辑关系更精确可靠，能够减少风机轴承振动的误报警的次数。
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公开(公告)号：CN115712860A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211472043.0
申请日：2022-11-23
申请人： 华能陇东能源有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , F03D17/00
摘要： 本发明提出一种风机叶片振动报警方法，其中，方法包括：获取风机叶片振动的频域曲线以及固有频率幅值指标报警实测值和报警阈值；根据风机叶片振动的频域曲线以及固有频率幅值指标报警实测值和报警阈值对预先构建的混合模型进行训练，得到训练好的混合模型；获取风电机组实测频域信号，将风电机组实测频域信号输入至训练好的混合模型，得到风电机组叶片的振动报警结果。基于此，该方法实现对风电机组发电机故障的捕获和对不同故障类型的识别，从而能够减少误报警的次数。
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公开(公告)号：CN115587761A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211288906.9
申请日：2022-10-20
申请人： 华能陇东能源有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本申请提出的风电功率预测误差的综合评价方法、装置及存储介质中，获取风电场预设时间段内的功率预测数据和实际功率数据，根据预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到风电场功率预测的MAPE，根据预设时间段内的功率预测数据与实际功率数据，计算得到风电功率预测的误差合格率指标，通过MAPE和误差合格率指标，对风电功率预测误差进行综合评价。其中，本申请提高了功率预测误差的准确率，适用范围较广，同时排除人为主观性的问题，从而使得到的评价结果更为客观准确。
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公开(公告)号：CN115859148A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211482721.1
申请日：2022-11-24
申请人： 华能陇东能源有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G01H17/00 , F03D17/00
摘要： 本发明提出一种风机叶片振动报警方法，其中，方法包括：获取风机叶片振动的时域曲线以及加速度实测报警参数和加速度报警阈值；采用风机叶片振动的时域曲线以及加速度实测报警参数和加速度报警阈值对CLA模型进行训练，以得到训练好的CLA模型训练；获取风电机组实测时域信号，将风电机组实测时域信号输入至训练好的CLA模型，得到风电机组叶片的振动预警结果。基于此，通过训练CLA模型建立的输入参数与目标参数之间的逻辑关系变得更精确可靠，能够减少误报警的次数。
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