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公开(公告)号：CN110826794A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911053400.8
申请日：2019-10-31
申请人： 上海电力大学 , 国网重庆市电力公司 , 上海厚尚电力科技有限公司 , 上海千环智能科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于PSO优化SVM的电厂耗煤基准值滚动预测方法和装置，方法包括如下步骤：获取电厂日耗煤量数据作为输入数据；采用九点二次指数平滑法对输入数据进行滤波平滑处理；建立基于SVM的滚动更新预测模型；通过PSO算法对SVM模型进行参数优化得到PSO-SVM模型；将步骤S2中平滑处理后的输入数据输入步骤S4中的PSO-SVM模型进行耗煤基准值的滚动预测，获取预测结果。与现有技术相比，本发明能精确有效的对电网调度需求的耗煤基准值进行滚动测试和预测更新。
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公开(公告)号：CN115546565A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211397154.X
申请日：2022-11-09
申请人： 上海朗驰佰特智能技术有限公司 , 上海电力大学 , 上海厚尚电力科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于YOLOCBF电厂关键区域管道油液泄漏检测方法，它涉及计算机视觉技术领域。获取电厂关键区域管道油液泄漏图像，构建数据集并预处理，对训练集中图像标注；将图像输入到融合CBAM注意力机制的模型骨干网络中，获取五个不同尺度的特征图，将其输入到YOLOCBF颈部段进行特征融合，输出五个不同尺度的张量数据，并输入到YOLOCBF网络头部端，通过检测头预测，采用Focal EIoU Loss对检测目标定位及类别检测；通过训练集训练网络模型并验证，部署到算法服务器上进行电厂关键区域管道油液泄漏的实时检测识别。本发明实现对电厂关键区域内的管道油液泄漏的实时、准确检测，满足电厂应用的需求。
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公开(公告)号：CN117079173A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210994219.2
申请日：2022-08-18
申请人： 上海朗驰佰特智能技术有限公司 , 上海厚尚电力科技有限公司 , 上海电力大学
摘要： 本发明涉及电厂巡检机器人和固定的摄像头后台图像处理技术领域，具体地说是一种基于YOLOA的电厂关键设施异常识别方法。一种基于YOLOA的电厂关键设施异常识别方法，包括以下步骤：S1，利用YOLOA网络训练电厂采集的泄漏数据，然后将训练好的模型部署到算法服务器上；S2，电力巡检机器人到达指定位置转动云台，双视摄像头对准识别区域后截取3s可见光和红外视频；S3，采用B变换融合可见光图像的B分量和红外图像，得到融合后的视频；S4，将融合后的视频输入网络预测并在前端页面显示。同现有技术相比，能够更准确的识别电厂的异常状况；利用视频检测，不易出现误检和漏检的情况并且能够实时的在前端页面显示检测的状况。
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公开(公告)号：CN111738585A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010549174.9
申请日：2020-06-16
摘要： 本发明涉及一种面向电网调度的火电厂存煤量分级预警方法，包括确定多个和电厂存煤量相关的电网预警指标，制定每个指标的四级预警度划分表；根据制定好的四级预警度划分表建立多层模糊综合评价模型，并且设定相应的模型参数；由电网侧后台数据库获取各电厂的电网预警指标具体数值；将电网预警指标具体数值输入至多层模糊综合评价模型中，通过多层模糊综合评价模型求取各级评价隶属度矩阵，计算各级评价因素并输出结果；将输出结果进行图形化显示。与现有技术相比，本发明通过将火电厂存煤量纳入预警考量，并且采用了模糊综合评价法建立预警机制，能够直观有效的对电网管辖下的电厂进行监控与预警，为电网对各电厂实行调度优化提供了必要的依据。
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公开(公告)号：CN111738585B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202010549174.9
申请日：2020-06-16
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种面向电网调度的火电厂存煤量分级预警方法，包括确定多个和电厂存煤量相关的电网预警指标，制定每个指标的四级预警度划分表；根据制定好的四级预警度划分表建立多层模糊综合评价模型，并且设定相应的模型参数；由电网侧后台数据库获取各电厂的电网预警指标具体数值；将电网预警指标具体数值输入至多层模糊综合评价模型中，通过多层模糊综合评价模型求取各级评价隶属度矩阵，计算各级评价因素并输出结果；将输出结果进行图形化显示。与现有技术相比，本发明通过将火电厂存煤量纳入预警考量，并且采用了模糊综合评价法建立预警机制，能够直观有效的对电网管辖下的电厂进行监控与预警，为电网对各电厂实行调度优化提供了必要的依据。
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公开(公告)号：CN111682531B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010531040.4
申请日：2020-06-11
摘要： 本发明涉及一种基于PL‑IMOCS的风光水火一次能源互补短期优化调度方法和装置，方法包括获取风光火电联合发电系统的各节点信息；依据目标函数和约束条件建立风光火电日前调度模型；根据风光火电日前调度模型制定基于互补系统波动性最小的火电日前调度策略模型，或基于互补系统跟踪负荷曲线的火电日前调度策略模型；通过基于优先顺序法的改进多目标布谷鸟算法对基于互补系统波动性最小的火电日前调度策略模型进行求解，或者对基于互补系统跟踪负荷曲线的火电日前调度策略模型进行求解；根据求得的最优解制定日前发电计划。与现有技术相比，本发明实现风电、光伏发电和水电等可再生能源发电与火电的稳定结合调度，兼顾了低成本和环保效益。
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公开(公告)号：CN111682531A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010531040.4
申请日：2020-06-11
摘要： 本发明涉及一种基于PL-IMOCS的风光水火一次能源互补短期优化调度方法和装置，方法包括获取风光火电联合发电系统的各节点信息；依据目标函数和约束条件建立风光火电日前调度模型；根据风光火电日前调度模型制定基于互补系统波动性最小的火电日前调度策略模型，或基于互补系统跟踪负荷曲线的火电日前调度策略模型；通过基于优先顺序法的改进多目标布谷鸟算法对基于互补系统波动性最小的火电日前调度策略模型进行求解，或者对基于互补系统跟踪负荷曲线的火电日前调度策略模型进行求解；根据求得的最优解制定日前发电计划。与现有技术相比，本发明实现风电、光伏发电和水电等可再生能源发电与火电的稳定结合调度，兼顾了低成本和环保效益。
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公开(公告)号：CN110782173A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911047117.4
申请日：2019-10-30
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海厚尚电力科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/904
摘要： 本发明提供了一种泛在电力物联网突发电力事件的推演方法，包括以下步骤：S1、将突发电力事件作为顶上事件，进行事故树分析，确定引发顶上事件的基本事件，以及引发基本事件的底事件；S2、确定事故树中基本事件的最小割集，并根据最小割集计算事故树中每个底事件的结构重要度；S3、基于事故树进行BowTie风险评估，确定危险源、风险事件、风险威胁及潜在结果，设置防止突发电力事件发生的屏障进行BowTie风险管控。本发明采用事故树分析方法对突发电力事件进行逐层深入分析，并确定事故树中各底事件所对应的安全措施，有利于应急决策者快速做出科学的判断，降低突发电力事件发生的概率或潜在后果的严重程度。
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公开(公告)号：CN115207940A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210787483.9
申请日：2022-07-04
申请人： 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 上海厚尚电力科技有限公司
摘要： 本发明公开一种基于储能电池参与一次调频的综合控制方法，方法包括：根据获取的运行参数计算频率偏差，并判断所述频率偏差的绝对值是否大于储能调频阈值；若所述频率偏差的绝对值大于储能调频阈值，则基于储能电池SOC状态对储能电池的出力进行自适应控制，所述自适应控制为采用虚拟下垂方式、虚拟惯性方式和/或虚拟负惯性方式的组合控制。通过分析储能电池虚拟下垂与虚拟惯性控制对电网频率的影响，得到改进后的虚拟负惯性控制，并通过该三种控制方式的自适应综合控制，达到了快速恢复电网频率的需求。
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公开(公告)号：CN117422695A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311477998.X
申请日：2023-11-08
申请人： 上海朗驰佰特智能技术有限公司 , 上海电力大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V20/40 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及后台图像处理技术领域，具体地说是一种基于CR‑Deeplab的异常检测方法。包括如下步骤：S1，采集原始异常图像，构建数据训练集；S2，在CR‑Deeplab网络上进训练；S3，得到预测特征图；S4，将预测特征图与步骤S1中标注的真实分割图像集合进行对比，计算真实值与预测值的距离，构造损失函数，优化网络；S5，更新网络参数；S6，重复步骤S3至S5，进行e次网络训练；S7，分析模型的异常检测性能；S8，将训练好的模型部署在服务器上，实时采集图像，再由CR‑Deeplab图像分割算法对异常状况进行识别分割。同现有技术相比，将不同尺度的残差卷积模块和卷积注意力模块CBAM相融合，并在ASPP模块后也加入了CBAM卷积注意力机制，使得模型识别的完整性和可靠性得以提升。
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