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公开(公告)号：CN118536963A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410426241.6
申请日：2024-04-10
申请人： 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
发明人： 相静 , 耿鹏云 , 刘金朋 , 安磊 , 路妍 , 李红建 , 齐霞 , 王辉 , 刘柏延 , 王绵斌 , 袁敬中 , 张晓曼 , 张妍 , 刘宣 , 张萌萌 , 刘洋 , 彭锦淳 , 潘月
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06Q10/0631
摘要： 本发明涉及一种基于状态评估与故障率修正的变压器检修决策方法和系统，属于数据预处理与识别技术领域，解决如何提高检修决策精准度问题。方法包括：采集变压器故障数据并进行预处理以获取特征量；用历史变压器故障数据将变压器故障数据类型划分为初次划分区间，然后将初次划分区间二次划分为健康评估区间；基于特征量和健康评估区间构建并训练多个神经网络模型，将多个预测结果组合起来以获取最终预测区间类型；基于最终预测区间类型生成变压器的故障率曲线及基于个体差异和运行状态画像修正故障率曲线；基于修正后的故障率曲线及最小成本与可靠性约束，构建检修策略决策模型以获取最优检修时间。减少故障停机时间，提高检修决策精准度。
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公开(公告)号：CN118332422A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410385113.1
申请日：2024-04-01
申请人： 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
发明人： 耿鹏云 , 相静 , 刘金朋 , 齐霞 , 路妍 , 李红建 , 安磊 , 王辉 , 刘柏延 , 王绵斌 , 袁敬中 , 张晓曼 , 张妍 , 刘宣 , 张萌萌 , 刘洋 , 刘胡诗涵 , 邓嘉明
IPC分类号： G06F18/2413 , G06F18/23213 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N7/08 , G01R31/62 , G01R31/52 , G01R31/12 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及一种变压器的健康运行时间预测方法及系统，属于数据预处理与识别技术领域，解决现有方法对检修计划决策精准性的问题。方法包括采集多个变压器的指标数据和状态数据并进行降噪处理；基于降噪处理的指标数据对多个变压器进行标签等级划分以获取多种等级的变压器；从多种等级的变压器中选取相同等级的变压器，基于历史状态数据构建预测模型，并利用预测模型对实时状态数据进行趋势预测；基于特征向量和健康状态聚类中心判断变压器的未来健康状态并确定变压器的健康运行时间，基于历史故障数据对变压器的指标数据进行特征提取以构造特征向量及对特征向量进行聚类分析以获得健康状态距离中心。确定变压器在健康运行条件下的预期运行时间。
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公开(公告)号：CN117391240B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311286367.X
申请日：2023-10-07
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明涉及一种基于相似度计算的火电发电燃煤掺烧方案调优方法，属于火电发电技术领域。包括：获取火电企业多组历史运行工况数据以及相应时间点的多个历史燃煤掺烧方案；分别计算火电企业当前运行工况数据与各组历史运行工况数据的相似度，得到多个相似度计算结果；基于所有相似度计算结果确定最优相似度结果集；确定最优相似度结果集中各相似度计算结果对应的历史燃煤掺烧方案作为备选掺烧方案；计算各备选掺烧方案的度电生产成本，得到度电生产成本集；基于度电生产成本集确定所述当前运行工况的最优燃煤掺烧方案。本发明方法能够实时计算准确的度电发电成本，并基于历史数据匹配出当前工况可以达到最优成本的燃煤掺烧方案，有效指导生产。
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公开(公告)号：CN117574780B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410050699.6
申请日：2024-01-15
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种智能火电厂负荷在线建模方法及系统，所述方法步骤为：通过采集火电厂的发电机组运行指标，计算各项发电机组运行指标与发电负荷指标的斯皮尔曼相关系数，以构建负荷承载模型，通过回声状态网络算法进行训练，引入泄漏积分神经元进行优化，并利用正则化方法计算回声状态网络的修正输出值，按时间序列计算回声状态网络模型输出值与发电机组实时负荷值的偏差，根据预设的偏差阈值，运用LOF算法提取异常离群点数据，计算异常离群点数据的分布程度，并进行信号分类，并根据不同信号生成不同的处理介入策略，本发明能够赋予回声状态网络短期记忆力，优化训练效果，提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN117349736A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311279803.0
申请日：2023-09-28
IPC分类号： G06F18/2411 , G01R31/34 , G01H17/00 , G01M99/00 , G06F30/27 , G06N3/006 , F01D21/00 , G06F119/02
摘要： 本发明涉及一种汽轮发电机综合振动故障诊断系统及方法。该系统包括依次连接的振动采集模块、振动信号传输模块和信号分析处理模块；振动采集模块包括安装在汽轮发电机机座和冷却系统的振动传感器，振动传感器用于负责搜集对应位置的振动信号；振动信号传输模块用于将振动信号存储并实时传递到信号分析处理模块；信号分析模块用于接收振动信号传输模块传输的振动信号，并对振动信号进行滤波、振动分析及故障诊断。本发明既能通过机座振动分析故障原因，也能通过冷却系统振动分析是否共振，综合机座和冷却系统的分析更加高效准确的进行故障诊断。
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公开(公告)号：CN117010728B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311277172.9
申请日：2023-10-07
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种火电企业发电综合成本优化方法，属于火电发电技术领域。包括：基于火电企业燃烧价值链的多个参数的历史数据计算得到历史度电运行成本数据集；基于所述历史度电运行成本数据集得到度电运行成本方程；基于所述度电运行成本方程和度电燃煤成本方程构建成本优化目标函数；基于约束条件对所述目标函数求最优解；基于所述最优解优化所述火电企业发电综合成本。本发明的火电企业发电综合成本优化方法能够计算得到火电企业相关各系统协同运行参数的最优配置值，用于火电企业调整运行方案、指导发电生产。
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公开(公告)号：CN104239964B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201410407338.9
申请日：2014-08-18
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明涉及一种基于谱聚类和遗传优化极端学习机的超短期风速预测方法，包括：S1：准备数据；S2对准备数据进行预处理；S3：对预处理后的数据进行小波变换；S4：对小波变换后的数据进行归一化处理；S5：通过相关性分析对归一化处理后的数据进行选择以确定输入变量；S6：通过主成分分析对S5生成的输入变量进行降维处理；S7：通过谱聚类方法对S6中降维处理后的数据进行聚类分析，与S4中归一化处理后的数据形成极端学习机样本空间；S8：通过极端学习机和遗传算法对S7形成的极端学习机样本空间的数据分层预测；S9：将分层预测值相加，得到超短期风速预测值。本发明实现了对风速的超短期、多步预测，提高预测的准确性，大幅减少计算量，提高预测效率。
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公开(公告)号：CN103326903B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310280284.X
申请日：2013-07-05
申请人： 华北电力大学 , 国家电网公司 , 国网新疆电力公司信息通信公司
IPC分类号： H04L12/26
摘要： 本发明公开了网络时延预测技术领域中的一种基于隐马尔科夫的Internet网络时延预测方法。包括根据历史时延数据集和设定的时延预测精度，获得可观测状态和可观测状态序列；采用K-Means聚类方法对历史时延数据集进行聚类，计算不同k值下历史时延数据集的误差，根据不同k值下历史时延数据集的误差确定初始值；估计不同k值下的隐马尔科夫参数，并根据不同k值下的隐马尔科夫参数计算不同k值下的隐马尔科夫贝叶斯信息准则值，选择最小的隐马尔科夫贝叶斯信息准则值对应的k值作为最佳隐状态个数k_best；根据可观测状态和最佳隐状态个数k_best，预测未来时延。本发明准确表示时延数据集的规律以及Internet网络的特性，对于未来的可观测状态的预测有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN104239964A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410407338.9
申请日：2014-08-18
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明涉及一种基于谱聚类和遗传优化极端学习机的超短期风速预测方法，包括：S1：准备数据；S2：对准备数据进行预处理；S3：对预处理后的数据进行小波变换；S4：对小波变换后的数据进行归一化处理；S5：通过相关性分析对归一化处理后的数据进行选择以确定输入变量；S6：通过主成分分析对S5生成的输入变量进行降维处理；S7：通过谱聚类方法对S6中降维处理后的数据进行聚类分析，与S4中归一化处理后的数据形成极端学习机样本空间；S8：通过极端学习机和遗传算法对S7形成的极端学习机样本空间的数据分层预测；S9：将分层预测值相加，得到超短期风速预测值。本发明实现了对风速的超短期、多步预测，提高预测的准确性，大幅减少计算量，提高预测效率。
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公开(公告)号：CN104239689A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410406731.6
申请日：2014-08-18
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明涉及一种基于优化相关向量机的短期风速预测方法，该方法包括以下步骤：S1：数据准备；S2：对准备数据进行预处理；S3：对预处理后的数据进行小波变换；S4：对小波变换后的数据进行归一化处理；S5：基于PACF对归一化后数据进行输入变量的选择；S6：在步骤S5生成的RVM样本空间上预测分解序列；S7：将各分解序列预测结果相加，得到短期风速预测值。与现有预测方法相比，本发明的方法具有较强的泛化能力；通过PACF选择输入变量，有效减少了输入变量和冗余信息；通过智能优化算法对相关向量机参数进行优化，确保模型最优；具有较高的预测精度，实现成本较低，易于推广应用。
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