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公开(公告)号：CN112597696B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011420998.2
申请日：2020-12-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , F17D5/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机原理的锅炉四管泄漏预警方法，包括：建立锅炉四管泄漏故障参数库；利用故障参数库中的所有征兆参数分类创建AAELM回归模型；创建机组仿真系统，反复调试认证至其与现场机组的动态特性近似达到1∶1的关系；根据故障类型，从机组仿真系统中采集对应的故障数据，利用创建的AAELM回归模型对各征兆参数进行回归估计，拟合出代表机组整体运行状态的健康度指标计算公式；实时监测现场机组的健康度的变化趋势，利用故障前后健康度指标趋势给出故障预警信息。本发明能够通过AAELM回归模型对状态参数进行准确地回归估计，在故障发生的早期，采用健康度拟合指标提前给出预警信号。
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公开(公告)号：CN111563685B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010385882.3
申请日：2020-05-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于自联想核回归算法的发电设备状态预警方法，将聚类思想应用于距离划分，提出一种基于聚类的变间隔状态矩阵提取方法，采用四重交叉验证学习机制，在训练过程中对模型参数进行优化，获得最优的状态监测模型，AAKR模型能够提前产生设备状态预警信号，为现场人员争取处理时间，减小故障引起的损失。
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公开(公告)号：CN112464565B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011382067.8
申请日：2020-12-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/00 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种融合智能建模及模糊规则的设备故障预警方法、系统及存储介质，方法具体步骤包括：(1)建立四管泄漏故障专家知识库；(2)基于距离函数构建隶属度函数；(3)求取参数征兆值，完善模糊隶属度函数；(4)获取预警信号；(5)计算预警信号隶属度，判断故障状态。本发明的方法在预警的前提下，根据专家库和模糊规则判断具体的故障模式，提高了设备故障预警的准确性与有效性。
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公开(公告)号：CN111563685A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010385882.3
申请日：2020-05-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于自联想核回归算法的发电设备状态预警方法，将聚类思想应用于距离划分，提出一种基于聚类的变间隔状态矩阵提取方法，采用四重交叉验证学习机制，在训练过程中对模型参数进行优化，获得最优的状态监测模型，AAKR模型能够提前产生设备状态预警信号，为现场人员争取处理时间，减小故障引起的损失。
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公开(公告)号：CN112597696A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011420998.2
申请日：2020-12-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , F17D5/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机原理的锅炉四管泄漏预警方法，包括：建立锅炉四管泄漏故障参数库；利用故障参数库中的所有征兆参数分类创建AAELM回归模型；创建机组仿真系统，反复调试认证至其与现场机组的动态特性近似达到1∶1的关系；根据故障类型，从机组仿真系统中采集对应的故障数据，利用创建的AAELM回归模型对各征兆参数进行回归估计，拟合出代表机组整体运行状态的健康度指标计算公式；实时监测现场机组的健康度的变化趋势，利用故障前后健康度指标趋势给出故障预警信息。本发明能够通过AAELM回归模型对状态参数进行准确地回归估计，在故障发生的早期，采用健康度拟合指标提前给出预警信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112464565A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011382067.8
申请日：2020-12-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/00 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种融合智能建模及模糊规则的设备故障预警方法、系统及存储介质，方法具体步骤包括：(1)建立四管泄漏故障专家知识库；(2)基于距离函数构建隶属度函数；(3)求取参数征兆值，完善模糊隶属度函数；(4)获取预警信号；(5)计算预警信号隶属度，判断故障状态。本发明的方法在预警的前提下，根据专家库和模糊规则判断具体的故障模式，提高了设备故障预警的准确性与有效性。
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公开(公告)号：CN111650444A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010655356.4
申请日：2020-07-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分析的电磁环境中TCU失效预警方法，包括步骤：(1)通过电磁时域仿真软件确定TCU电路板图上的敏感器件；(2)在敏感器件上设置若干个探头，监视感应电压波动或感应电流波动，若出现异常则记录到异常日志中；(3)对异常日志pn进行信息提取，构造异常信息向量sn，并评估其失效模式概率 (4)建立历史异常信息与失效模式之间的关系，构造失效检测器；(5)利用失效检测器对实时异常信息向量sn进行评估，判断其失效趋势及是否发出预警。本发明充分利用回归分析有监督学习的特征，不断扩大失效模式，修正预警时间参数，提高预警的精确性。本发明方法可为晶闸管级的检修提供支撑，应用价值和前景巨大。
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公开(公告)号：CN114221346A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111672057.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种综合能源系统潮流计算方法，包括：获取综合能源系统中区域电力系统、区域热力系统、区域天然气系统以及能源枢纽的具体参数，并分别建立其数学模型；根据所建立的数学模型，基于牛顿‑拉夫逊法分别建立区域电力系统、区域热力系统、区域天然气系统的潮流独立求解模型；其中，对于包含压缩机的区域天然气系统，计及由天然气驱动的压缩机的运行模式分别建立迭代雅可比矩阵；考虑区域电力系统的并网情况，设置各能源枢纽的运行方式，对各潮流独立求解模型进行求解，获取潮流计算结果。本发明考虑了其余天然气系统中压缩机的运行模式影响及区域电力系统的并网情况，能够提高计算方法的通用性。
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公开(公告)号：CN111598484A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010456448.X
申请日：2020-05-26
Applicant: 国网江苏电力设计咨询有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明的风光储系统电能质量综合评估方法，包括如下步骤：步骤1)建立了包含电压波动d、电压闪变Pst、电压偏差ΔU、电压暂降/升ΔUsags、电力谐波THD、三相不平衡ε、频率偏差Δf和供电可靠性率ASAI共8个内层指标的风光储系统的电能质量评价指标体系；步骤2)对各项指标进行同向化、归一化处理；步骤3)采用模糊层次分析法确定各指标排序权重；步骤4)制定分辨系数动态调整策略，评估监测点电能质量等级。有益效果：使主观与客观得到了统一，考虑了传统灰色关联分析法分辨系数取定值的弊端，引入动态分辨系数，适用于风光储系统电能质量综合评估。
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公开(公告)号：CN105718958B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201610054716.9
申请日：2016-01-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司检修分公司 , 国家电网公司 , 江苏南瑞泰事达电气有限公司 , 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于线性判别分析和支持向量机的断路器故障诊断方法，其首先通过在线监测装置采集断路器分合闸线圈电流作为故障诊断的数据样本，包括正常运行时的数据样本和故障时的数据样本；然后从m个数据样本中提取y个特征量，形成m行，y列的数据样本X，并对数据样本进行标准化，形成n行，y列的原始特征矩阵R；再利用LDA算法对原始特征矩阵进行映射变换，形成具有m行，k列的变换后特征矩阵R’，同时得到变换函数的系数矩阵W；再利用将变换后特征矩阵R’作为支持向量机的训练数据集，优化其内部参数；最后基于LDA和支持向量机的模型，对断路器故障进行智能诊断。本发明算法精度高，可为电力系统的可靠性和稳定性提供保障。
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