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公开(公告)号：CN118968132A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410975882.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , H02S50/10
Abstract: 本申请提出一种光伏设备的故障诊断方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取第一光伏设备图像，其中，所述第一光伏设备图像通过对待进行故障诊断的光伏设备进行拍摄得到；对所述第一光伏设备图像进行预处理，得到第二光伏设备图像；将所述第二光伏设备图像输入故障诊断模型的特征提取网络，以通过所述特征提取网络对所述第二光伏设备图像进行特征提取，得到所述第二光伏设备图像的特征信息；将所述特征信息输入所述故障诊断模型的故障分类网络，以通过所述故障分类网络进行故障分类，得到所述光伏设备的目标故障类型。由此，可以快速、准确的确定光伏设备的故障类型。
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公开(公告)号：CN113298298B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202110507429.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种充电桩短期负荷预测方法及其系统，所述预测方法包括以下步骤：从数据库中取出一定时间段内的实际负荷历史数据和多种预测方法得出的预测数据；根据实际负荷历史数据和所述预测数据分别计算多种预测方法预测负荷的误差E；比较多种所述预测方法预测负荷的误差E：切换到所述误差E最小的预测方法。通过本发明可以在不同场景下选择不同的负荷预测方法，提高预测的准确性。(56)对比文件惠恩.电动汽车充电负荷的预计及其对小区供电的影响分析.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑.2019,(第7期),C035-280.Gao Qiang 等.Charging LoadForecasting of Electric Vehicle Based onMonte Carlo and Deep Learning.2019 IEEESustainable Powder and Energy Conference(iSPEC).2020,1309-1314.沈渊彬;刘庆珍.电力系统短期负荷预测研究概述.电器与能效管理技术.2016,(04),28-32.朱慧婷;杨雪;陈友媛.电动汽车充电负荷预测方法综述.电力信息与通信技术.2016,(05),44-47.
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公开(公告)号：CN114445279A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111572722.0
申请日：2021-12-21
Applicant: 国家电投集团雄安能源有限公司 , 国核电力规划设计研究院有限公司 , 国家电投集团东方新能源股份有限公司热力分公司
Abstract: 本发明公开了一种用于双相机拼接管道图像的方法及系统，所述方法包括：判断双相机获取的原始图像是否形变过度；若原始图像未形变过度，根据每张原始图像中的三角形完成两张原始图像的对齐；按照设定值比例对对齐后的图像进行缩放；截取两张图像的最大区域，使得每张图像中的三点与构建的三角形三点重叠；对重叠区域进行计算，获得最终图像。本发明通过在进行图像拼接时设置阈值，在一定程度上筛选了扭曲较大的图像，同时利用三角参照物的几何特性对图像进行对齐，能够解决常见的基本拼接问题，且不会对图像本身造成较大破坏；本发明有效降低了图像拼接的整体复杂度，为后续图像处理工作留出空间，减少整体处理的时间成本。
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公开(公告)号：CN113312836A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110506041.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种短期风速预测方法，包括以下步骤：利用K‑medoids聚类算法对风电机组进行场景聚类，获得多个等效风机；构建LSTM模型，通过LSTM模型对多个等效风机进行训练，获得风速的初步预测值；利用混合Copula函数建立多个等效风机间的函数关系，利用遗传算法求解混合Copula函数中的参数；通过多个等效风机的风速边缘分布值和混合Copula函数，求出风速的残差值；通过风速的初步预测值和残差值，得到风速的精确预测值；利用K‑medoids聚类算法将风电场内的风机分类，获得等效风机，降低了风速的随机性，对等效风机利用混合Copula函数进行建模，之后与长短期网络相结合，提高了风速预测的精度。
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公开(公告)号：CN111027258B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN201911191179.2
申请日：2019-11-28
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种用于超临界机组的发电负荷与供热量的智能预测方法，包含以下步骤：A、对具有切缸特性的超临界机组分别建立发电负荷特性、主汽压力特性、供热压力特性的神经网络预测模型；B、利用机组历史运行数据对预测模型进行训练和验证，本发明针对具有切缸特性的超临界机组，分别建立发电负荷特性、主汽压力特性、供热压力特性的神经网络预测模型；利用机组历史运行数据对预测模型进行训练和验证；最后结合机组实时采集的相关参数进行发电负荷与供热量的预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114463432B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202111572714.6
申请日：2021-12-21
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司 , 国家电投集团东方新能源股份有限公司热力分公司 , 国电投峰和新能源科技(河北)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种陀螺仪电子防抖的参数校正方法,其技术方案要点是结合陀螺仪采集相机图像传感器的X、Y、Z轴的旋转角度和平移量和计算得到校准图的旋转角度、横向平移量以及纵向平移量得到权重矩阵K，完成陀螺仪电子防抖的参数校正；在权重矩阵K的基础上得到仿射矩阵P，通过仿射变换矩阵P对抖动视频原图像进行反仿射变换得到防抖图像。本发明校正方法排除了不同的相机内参对防抖效果的影响，有效提高仿射变换矩阵P的准确性，提高陀螺仪电子防抖的效果；有效减少甚至消除在较暗空间内巡检机器人的视频抖动，为视频的后处理以及人员的观看提供帮助。
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公开(公告)号：CN113312836B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110506041.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/126 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种短期风速预测方法，包括以下步骤：利用K‑medoids聚类算法对风电机组进行场景聚类，获得多个等效风机；构建LSTM模型，通过LSTM模型对多个等效风机进行训练，获得风速的初步预测值；利用混合Copula函数建立多个等效风机间的函数关系，利用遗传算法求解混合Copula函数中的参数；通过多个等效风机的风速边缘分布值和混合Copula函数，求出风速的残差值；通过风速的初步预测值和残差值，得到风速的精确预测值；利用K‑medoids聚类算法将风电场内的风机分类，获得等效风机，降低了风速的随机性，对等效风机利用混合Copula函数进行建模，之后与长短期网络相结合，提高了风速预测的精度。
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公开(公告)号：CN112859609B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110054482.9
申请日：2021-01-15
Applicant: 贵州黔西中水发电有限公司 , 国核电力规划设计研究院有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于证据回归与统计回归混合建模获取火电机组煤耗特性的方法，这种方法能够从机组的历史运行数据中实现机组煤耗特性曲线的获取，该方法具有简单便捷、回归准确，泛化能力强的特点。对某机组的交叉回归建模验证的结果表明该方法能够根据机组运行数据在线获得准确且泛化能力强的机组煤耗特性曲线，极大地为机组的负荷优化调度工作提供便利。
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公开(公告)号：CN112836357A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110055587.6
申请日：2021-01-15
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司 , 东南大学 , 贵州黔西中水发电有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进动态规划算法的火电机组负荷优化分配方法，包括：根据发电机组的煤耗特性曲线建立负荷优化分配模型，结合改进动态规划算法将总发电功率分配给各台机组，最终得到各机组的负荷分配结果。本发明能够在给定的全厂总负荷下，科学合理分配每台发电机组的负荷，从而降低机组所消耗的供电煤耗，同时提高优化计算效率。
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公开(公告)号：CN111027258A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911191179.2
申请日：2019-11-28
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种用于超临界机组的发电负荷与供热量的智能预测方法，包含以下步骤：A、对具有切缸特性的超临界机组分别建立发电负荷特性、主汽压力特性、供热压力特性的神经网络预测模型；B、利用机组历史运行数据对预测模型进行训练和验证，本发明针对具有切缸特性的超临界机组，分别建立发电负荷特性、主汽压力特性、供热压力特性的神经网络预测模型；利用机组历史运行数据对预测模型进行训练和验证；最后结合机组实时采集的相关参数进行发电负荷与供热量的预测。
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