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公开(公告)号：CN117449926A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311396757.2
申请日：2023-10-25
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司 , 福建华电福瑞能源发展有限公司古田溪水力发电厂 , 福建华电福瑞能源发展有限公司南靖水力发电厂
Abstract: 本发明涉及一种新型光伏、光热耦合压缩空气储能发电系统，包括：光伏装置，包括光伏板；光热装置，包括集热板和储热罐；储能发电装置，包括储气罐、将所述光伏板产生的电能用于压缩空气并将压缩空气导入所述储气罐的储能组件，以及将所述储气罐内的压缩空气用于发电的释能组件；清洁装置，与所述释能组件的尾气排出端相连，以将低温低压尾气导向所述光伏板和/或所述集热板，具有利用能源系统内各组成部分的运行特性，实现系统兼顾高发电效率、高热能利用率的优点。
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公开(公告)号：CN114323409A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111422277.X
申请日：2021-11-26
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司 , 四川华电泸定水电有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于激光测距原理的大坝测压装置包括：管体；激光传感器安装于管体的顶部，包括朝向管体内部设置的收发部；浮球漂浮于管体内的液面上；平台安装于浮球上，且呈水平设置；反射件安装于平台朝向激光传感器的一侧表面上，用以反射收发部发射的激光；第二平衡件设置于平台远离反射件的一侧。本发明技术方案中浮球漂浮液面上，使得平台及反射件能始终处于管体的液面以上，延长平台和反射件的使用寿命；激光传感器通过反射件反射激光进行测距，提高了测量数据的可靠性和稳定性；激光传感器通过反射件反射激光进行测距，较好的避免影响激光传感器使用寿命和精度，第二平衡件使得平台及反射件能保持平衡，较好的防止平台发生翻转的情况。
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公开(公告)号：CN105931131A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610243568.5
申请日：2016-04-18
Applicant: 华电电力科学研究院
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种梯级水电站群联合调度效益分配的Shapley值法，属于电力行业电站效益分配领域。目前难以有效解决大流域龙头电站、不同开发主体、干支流段梯级水电站群之间的效益分配问题。本发明包括如下步骤：1）对整个梯级系统中的不同利益主体的子系统进行分割；2）建立研究梯级电站群效益补偿问题的发电量最大模型，梯级系统内效益的计算模型是发电量最大；3）Shapley值法在效益分配过程中针对有调节能力电站，在不同的计算工况下的处理方法；4）按照Shapley值法的定义，完成各子系统的效益分配，最终得到各系统在不同模式下的效益分配。本发明解决了水电站联合调度中的效益分摊问题科学、可靠、合理。
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公开(公告)号：CN119807677A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411606454.3
申请日：2024-11-12
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/27 , G06F18/2433 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种大坝监测数据趋势异常识别方法、系统和电子设备，其中，大坝监测数据趋势异常识别方法包括：获取大坝的监测数据，通过统计回归方法基于所述监测数据计算大坝的第一变形趋势分量；根据所述监测数据更新预先获取的残差神经网络的参数，并基于更新后的参数确定大坝的第二变形趋势分量；计算所述第一变形趋势分量与所述第二变形趋势分量的相关性，响应于所述相关性小于预设阈值，通过聚类算法基于所述第一变形趋势分量与所述第二变形趋势分量的差值确定所述监测数据中的异常趋势。
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公开(公告)号：CN119011626A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411205931.5
申请日：2024-08-30
Applicant: 四川华电西溪河水电开发有限公司 , 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明适用于监控管理技术领域，尤其涉及一种基于物联网的大坝安全在线监控管理方法及系统，所述方法包括：S100：获取大坝底部集水坑的位置，所述集水坑均匀布设在大坝周侧，采集所述位置内物联网设备的液位数据，标记出液位阈值；S200：设置与所述位置一一对应的节点，其中所述节点包括：第一节点、第二节点、第三节点、……、第n节点，将所述液位数据转入到节点中，创建多跳网架构，并将所有的节点整合到所述多跳网架构中，生成监控网络，插入由监控模板组成的标签。本发明通过生成告警信息和消失位置，能够及时定位出大坝的管涌位置，有效防止灾难性事故地发生，优化维维保效率，增强应急响应能力，保障大坝的安全稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118536700A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410541199.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种大坝安全风险决策方法，该方法包括：从预先构建的大坝安全风险源库中获取关键风险点，生成不同关键风险点的决策方案，以及受关键风险点影响的不同风险演化路径，基于最大后悔原则，获取任一决策方案下，不同风险演化路径对应的后悔值，以确定最大后悔值，根据不同决策方案对应的最大后悔值中的最小值，确定目标决策方案。通过本申请，解决了大坝安全风险决策可靠性低的问题。基于最大后悔原则，结合大坝安全风险演化路径，通过最小化潜在最大后悔值，确定最优大坝安全风险决策，提高了最终大坝安全风险决策的可靠性低。
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公开(公告)号：CN118333272A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410440043.5
申请日：2024-04-12
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及一种基于水位变化的边坡稳定性预测方法、系统、设备和介质，其中，该方法通过在预先获取的水电站历史数据中，以初始水位、水位变幅和持续时间为一组变量进行抽样，获取若干组样本参数，根据若干组样本参数，获取不同样本水位变幅时间段内的最小边坡安全系数，基于多组最小边坡安全系数，构建边坡安全系数模型，边坡安全系数模型用于预测在给定输入参数向量的情况下，输出边坡安全系数，根据当前初始水位、水位变幅和持续时间，基于边坡安全系数模型，获取边坡稳定性预测结果，进而根据边坡稳定性预测结果，可以事先避免水位快速变动对库岸边坡稳定性的冲击，有利于边坡的稳定。解决了现有技术中难以预测边坡稳定性的问题。
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公开(公告)号：CN118313557A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410516797.4
申请日：2024-04-26
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/08 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种大坝管理方法、装置、设备及存储介质，涉及水利工程领域，包括：通过预设数据获取接口获取若干大坝的现场技术监督检查数据、监测数据完整率和监测中心报送数据；利用标准化模型分别对上述数据进行标准化处理，得到大坝的标准化数据；分别确定上述数据中各数据的权重占比；根据标准化数据和权重占比确定每个大坝的综合评分，以根据综合评分确定对应大坝的安全状态。通过构建标准化的评估框架，可以确保各种评价方法的有益属性被保留和加强，提供更全面、一致的大坝评估方法，有助于提升水电站水工安全管理的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN118052430A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410112286.6
申请日：2024-01-26
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/08 , G06Q50/06 , H04L9/40
Abstract: 本申请涉及一种大坝信息化集成系统和集成方法，其中，该整合系统包括：网络架构及网络安全模块，用于划分安全分区，并在安全分区中部署与各个大坝信息化系统对接的基础设施设备和超融合设施设备；实时数据共享和加密模块，用于集成各个安全分区中大坝信息化系统上传的数据，并进行不同安全分区间的数据交互；智能化决策模块，用于根据各个大坝信息化系统上传的数据，对大坝的安全风险进行实时评估、预测和预警。通过该整合系统，解决了如何整合大坝信息化系统的资源的问题，实现了在大坝信息化系统多而杂的情况下，集成各个大坝信息化系统的数据，使各系统间的资源得到合理分配，提高大坝安全管理的效率，确保大坝安全稳定可靠运行。
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公开(公告)号：CN114065802A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111205888.9
申请日：2021-10-15
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种水电设备异常检测方法，设定时长为N，按照以下步骤完成水电设备异常检测：S1，通过传感器获得设定时长内水电设备的监测物理量的时间序列数据f(t)，1≤t≤N；S2，对时间序列数据f(t)进行变分模态分解，得到K个子信号f1(t)，f2(t)，…，fK(t)；S3，对每一个子信号都应用独立的HTM模型进行异常检测；如果有一个子信号的检测结果为异常，则输出异常，否则输出正常；S4，转到第一步，进行下一个时长为N'的时间序列的异常检测。本发明采用变分模态分解方法，把传感器测量得到的复杂信号进行分解，得到子信号，子信号相对简单，通过对子信号应用异常检测方法，提高异常检测的准确性。
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