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公开(公告)号：CN114967822A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210588537.9
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司 , 华能国际电力股份有限公司井冈山电厂
IPC: G05F1/67
Abstract: 一种基于二进制非线性搜索的光伏电站FPPT跟踪方法，用于在光伏发电系统FPPT控制过程中，根据功率基准将其工作点移动到最大功率点的右侧或左侧灵活性功率点；光伏电池电压参考计算模块运行BNS‑FPPT算法，将工作区的功率电压视为一个排序数据集，采用BNS算法在排序数据集执行对数搜索，直到找到目标值；结合非线性二进制搜索算法对光伏电池的灵活性功率点进行跟踪控制，提高了光伏电站的可靠性。
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公开(公告)号：CN114444755A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111408490.5
申请日：2021-11-24
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种风电短期功率预测方法，包括以下步骤：采集风电场的运行数据，且按照季节让所述运行数据分为四组；对所述运行数据进行清洗；对清洗后的数据进行变分模态分解；将分解后的数据进行归一化处理，构造训练数据和验证数据；选择与所述风电场每天的功率最相关的特征；建立不同季节下的风电场功率的ELM模型，对于所述ELM模型中的初始权重和阈值，选用改进的蝙蝠算法进行优化；训练所述ELM模型；基于所述ELM模型预测所述风电短期功率。本发明使用改进的蝙蝠算法优化ELM的权重和偏置相比传统ELM预测风电功率的方法，能够有效提升风电短期功率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN114219010A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111407653.8
申请日：2021-11-24
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于先验引导对抗性表征学习的垃圾分类方法，包括以下步骤：S1：低位移秩正则化的数据增强→S2：先验引导对抗性表征学习和超图感知网络→S3：自动视觉检查的流式机器学习和在线主动学习→S4：利用先验引导对抗性表征学习算法更新模型参数，确定最优模型→S5：将模型用于测试集中进行分类。本发明采用基于低位移秩正则化的数据增强方法，能够快速提取稀疏数据重要特征，同时减少外部依赖，捕捉内部相关信息，基于先验引导对抗性表征学习的垃圾分类方法，能有效防止过拟合的同时，增加模型的泛化能力，通过修改模型参数，能够应用在各个不同的分类场景中。
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公开(公告)号：CN114188975A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111404066.3
申请日：2021-11-24
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种光伏并网逆变器多故障特征提取方法与装置，属于光伏发电技术领域。本发明的方法包括下述步骤：设置光伏并网逆变器电路拓扑结构；采用双闭环控制实现直流侧电压稳定和单位功率因素并网；对光伏并网逆变器故障模式进行分析；采用小波包模糊熵进行特征提取，以得到模糊熵特征值；采用主成分分析对模糊熵特征值进行降维处理，以得到故障特征数据。本发明提供一种处理光伏并网逆变器开路故障的方法以及提取故障特征的方法，为光伏电站的并网逆变器诊断处理故障数据提供一种新思路。本发明提及的小波包模糊熵法提取故障特征值的方法相比小波包熵、小波包样本熵的方法，加入了阈值与fuzzy的思想。
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公开(公告)号：CN114188972A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111365399.X
申请日：2021-11-17
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明提出一种海上风电核电互补系统及运行方法，包括：海上风电场，提供满足负载端需求的电能；海水提铀装置群，利用所述海上风电场剩余的电能从海水中提取铀原料；海上漂浮核电站，利用所述铀原料进行发电；电能汇总及调度系统，所述电能汇总及调度系统接收所述海上风电场的风能及所述海上漂浮核电站的核能、并判断所述海上风电场的风能是否富余。本发明组合使用海上风能和小型核电站，实现了风能、电能、核能的相互补充，提高了能源的利用率及可再生能源电力技术的运行灵活性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114186715A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111382607.7
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明提出一种计及数据清洗的短期风电功率预测方法，包括：数据采集，所述数据采集不同气象条件及风机组件磨损程度下风机预测模型的输入输出变量；数据去噪，所述数据去噪是基于小波分析对所述采集的数据进行去噪处理；数据清洗，所述数据清洗是基于松鼠优化算法辨识对所述数据进行清洗；确定所述短期风电功率预测的模型及参数，根据指数加权最小二乘辨识所述参数。本发明分别通过小波分析和松鼠优化算法对风电功率预测所用数据进行了去噪和清洗处理，使最终辨识所得功率预测模型免受外界扰动及机组部件磨损等因素的影响。
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公开(公告)号：CN114154688A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111366036.8
申请日：2021-11-18
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明提出一种光伏电站的短期功率预测方法，属于光伏发电技术领域。本发明的光伏电站的短期功率预测方法具体包括：基于光伏发电系统的运行数据构建光伏发电功率预测系统的孪生模型；所述孪生模型通过GINs与所述光伏发电系统进行知识交互学习，以将关系知识从所述光伏发电系统转移到所述孪生模型，并指导所述光伏发电系统进行短期功率预测。本发明将数字孪生技术应用于光伏发电站，通过将其现场运行数据映射到虚拟空间构建数字孪生体，可高保真反映其运行状况，以及，采用信息交互网络完成光伏发电系统现场与其数字孪生模型之间的信息交互学习，完成数字孪生模型的实时更新，并对光伏电站超短期功率进行实时精准预测。
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公开(公告)号：CN114154568A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111386330.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/70 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种用于野生保护动物识别的细粒度图像分类方法及装置，该方法包括：获取待分类的野生保护动物的图像，并根据图像的分类信息制作数据集；识别图像中有效信息的位置，并将图像进行框定和裁剪，去除图像的干扰信息；反复提取图像中不受预设网络关注但又对分类结果有价值的信息，并将信息输入到预设网络；对图像开始训练参数，检测出图像中的野生动物的位置，并对图像裁剪后输入预设网络，得到分类结果。本方法解决了图像分类在野生动物保护领域的应用空白问题，节省了野生动物保护的人力成本，提高了野生动物保护的工作效率，为野生动物保护方面的科学研究提供可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN114139778A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111350686.3
申请日：2021-11-15
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本公开提供一种风电机组功率预测建模方法及装置。包括：初始化各种参数和状态，包括奖励机制R，衰减因子γ；学习速率α；贪婪因子ε；Q表；状态S＝S0；π策略；根据ε‑greedy策略πε执行操作a＝πε(S)；根据奖励机制R的计算方法获得即时奖励rt；利用新计算的评价函数Q更新Q表，并将当前状态设置为St＝St+1；重复上述步骤，直到满足迭代终止条件，得到风电机组功率预测强化学习模型；基于数字孪生技术，对所述风电机组功率预测强化学习模型进行实时更新。通过强化学习算法，有效提高了功率预测模型的精度。借助数字孪生技术，改善风电机组功率预测精度。
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公开(公告)号：CN114139619A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111411772.0
申请日：2021-11-24
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本公开提供一种基于改进K‑means算法的锅炉燃烧优化控制方法及装置。所述方法包括：采集锅炉的实时运行数据，并将所述实时运行数据进行预处理；将预处理后的实时运行数据划分为训练集和测试集；采用改进K‑means算法对训练集中的实时运行数据进行聚类，具体包括：先采用粒子群算法优化K‑means聚类中心，之后采用K‑means算法对所述实时运行数据进行聚类；基于所述聚类后的实时运行数据，对预设的贝叶斯最小二乘支持向量机模型进行训练，得到锅炉燃烧优化控制模型；利用所述锅炉燃烧优化控制模型对锅炉燃烧进行控制。能提高聚类算法的准确率，使锅炉在最佳工艺参数下进行燃烧，达到提高热效率的目的。
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