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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
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 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：CN114139619A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111411772.0
申请日：2021-11-24
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 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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公开(公告)号：CN114115418A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111350691.4
申请日：2021-11-15
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC分类号： G05F1/567
摘要： 本发明提供一种光伏系统最大功率点递阶跟踪方法与装置，属于光伏发电技术领域。本发明的方法包括：光伏阵列结构的确定，并对所述光伏阵列遮挡情况进行分类；基于P&O算法实现GMPP的快速定位；基于文化算法的精准搜索实现GMPP的无差跟踪。本发明的方法充分考虑了光伏阵列均匀光照和局部遮挡等不同辐照条件，构建了融合P&O算法和文化算法的递阶MPPT结构。首先通过P&O算法对GMPP大致位置进行快速定位，然后在定位的范围内采用文化算法进行精确搜索。本发明的跟踪方法以实现任何遮挡情况下GMPP的快速精确跟踪，该递阶MPPT方法可有效提高光伏系统GMPP跟踪过程的快速性和精确性，为提高光伏系统的发电效率和并网稳定性等奠定基础。
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公开(公告)号：CN114104486A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111235085.8
申请日：2021-10-22
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司 , 华能威宁风力发电有限公司
摘要： 本发明公开了一种光伏发电光伏面板批量储存装置，包括U形支撑板，其特征在于：所述U形支撑板的一端上侧固定连接立板，所述立板的上侧连接压紧模块，所述立板的一侧连接夹紧模块，所述U形支撑板的下侧设置有减震模块。本发明涉及光伏面板批量储存设备领域，具体地讲，涉及一种光伏发电光伏面板批量储存装置。本装置能够方便光伏面板批量储存和固定。
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公开(公告)号：CN113984111A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111159219.2
申请日：2021-09-30
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC分类号： G01D21/02
摘要： 本发明提供一种基于外部环境变化的风电机组控制方法与装置，属于风电控制技术领域。其中，控制方法的具体步骤包括：采集风电机组的外部环境信息；对所述外部环境信息进行转化和翻译，以得到外部环境信号；所述风电机组根据所述外部环境信号对基本参数进行调整。本发明提供的基于外部环境变化的风电机组控制方法可对风电机组外部环境完成实时监督和收集，基于采集的外界环境数据对风电机组的功能进行调节，以适应具体环境，提高设备使用率，能够做到基于局域网和互联网领域的综合调度和使用，具备监控精度高和反应快的优点，具有极高的自动化运行趋势。
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公开(公告)号：CN117404242A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311432917.4
申请日：2023-10-31
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司 , 华能澜沧江新能源有限公司
IPC分类号： F03D7/04
摘要： 本发明提供了一种风力发电机组最大功率点跟踪强化学习控制方法，其消除了使用的传统强化学习中需要通过离线模拟研究确定一个大型查找表的问题，节省了算力资源与计算成本，而且使整个最大功率点跟踪算法更易于设计和实现。其包括如下步骤：S1、通过叶素动量理论建立风力发电机组的空气动力学模型，得到机组的功率‑转子转速特性曲线与最优特性曲线；S2、将人工神经网络与Q‑learning方法相结合，在线学习功率与转子转速的最优关系；S3、当学习到最大功率点时，控制系统从在线强化学习切换到基于最优关系的在线最大功率点跟踪控制。
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公开(公告)号：CN115864392A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211665506.5
申请日：2022-12-23
申请人： 华能新泰风力发电有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 一种具有虚拟惯性控制的双馈风电场协调控制参数的设置方法，包括如下步骤：建立协调优化模型框架；设定与惯性有关的频率约束方程；协调优化模型；基于阻尼比和控制参数之间敏感性的分析；采用郊狼优化算法实现双馈风电场协调控制参数的设置；采用本发明提出的双馈风电场协调控制参数设置方法，可以同时满足电网频率稳定性和小信号稳定性的要求。
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公开(公告)号：CN115393626A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210823750.3
申请日：2022-07-14
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种风机叶片表面缺陷识别系统及方法，该系统包括基于VGG16的用于表面缺陷识别的FCCNN网络模型，FCCNN网络模型包括特征提取器和分类器，特征提取器包括若干个卷积层、若干个最大池化层和若干个全局平均池化层，分类器包括若干个Dropout层和若干个全连接层，特征提取器中的卷积层均采用基于ImageNet预训练后的权值作为初始权值。本发明解决了计算机视觉识别产品表面缺陷时存在的识别准确率较低的问题，实现了产品表面缺陷的准确识别，在缺陷识别问题中具有良好的适用性、有效性，可以实现缺陷的更准确识别，有效确保产品出厂质量，并为工艺参数的优化以及生产调控管理的决策提供准确的参考依据。
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公开(公告)号：CN115392542A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210905924.0
申请日：2022-07-29
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本申请提供了一种基于AEEMD和LSTM的风功率预测方法及装置，通过采用基于模态分形特征的自适应集合经验模态分解(Adaptive Ensemble Empirical Mode Decomposition,AEEMD)方法，根据不同模态分量展现出不同的分形维数，并采用粒子群优化算法寻优模态分量分形维最小时的白噪声参数，能够实现EEMD的最佳分解状态，并结合具有良好的非线性建模能力的长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)对AEEMD分解得到的模态分量进行风功率预测，预测精度更高，从而能够提高风能利用效率。
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公开(公告)号：CN115169815A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210663082.2
申请日：2022-06-13
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于混合泛化网络的风电机组异常检测方法，包括以下步骤：利用设计的三元组损失函数对卷积神经网络进行训练，使得卷积神经网络能够学习到区分正负样本的特征，之后利用对抗训练将领域进行泛化，得到的特征将原始类别与未知新类别进行拉近，最终将训练的特征作为异常检测模型的输入，实现风电机组异常检测。本发明主要用于风电机组的功率状态监测，利用三元组损失函数与对抗机制训练神经网络，以此得到有效识别新类别故障的特征，利用该特征进行异常检测，改善了SCADA数据不平衡的现象，利用混合泛化神经网络获取到的映射特征有利于异常检测，减小新类别故障对检测模型的影响，提高对新类别故障检测的泛化能力。
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