-
公开(公告)号：CN115204658A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210818532.0
申请日：2022-07-12
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种水电机组供油设备健康状态评估方法和系统，包括：获取水电机组在启停过程中待评估的供油设备状态参数以及与供油设备状态参数关联性超过预设阈值的机组运行状态参数和推力轴承状态参数；将所述与供油设备状态参数关联性超过预设阈值的机组运行状态参数和推力轴承状态参数输入预先构建的供油设备健康状态模型，根据模型输出的正常运行时的供油设备状态参数和待评估的供油设备状态参数对机组供油设备健康状态进行评估；本发明根据模型输出的正常运行时的供油设备状态参数和待评估的供油设备状态参数判断机组供油设备健康状态，可以及时发现供油设备的异常状态，并能及时对机组进行维护，避免设备出现故障，从而造成更大的经济损失。
-
公开(公告)号：CN116911378A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310840411.0
申请日：2023-07-10
申请人： 国网湖南省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06N3/096 , G06N3/0985 , G06N3/082 , G06N3/086 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G01R31/34
摘要： 本发明公开基于迁移学习和PSO算法的水电机组故障诊断方法和系统，属于水电机组故障诊断技术领域。包括：将设计工况下水电机组故障振动数据作为源域数据，将变工况下水电机组故障振动数据作为辅助域数据，将故障类型作为标签，得到源域样本集和目标域辅助域样本集；采用源域样本集有监督训练故障诊断模型，确定整个模型的连接权重；采用目标域辅助样本集有监督训练故障诊断迁移学习模型，调整全连接层和分类层的连接权重；采用粒子群优化算法对故障诊断模型GRU网络模型的超参数进行寻优，确定最优超参数；将待测样本输入至训练好的故障诊断模型，进行水电机组故障诊断。本发明通过迁移要学习解决水电机组某些工况下缺乏样本导致诊断准确率低的问题。
-
公开(公告)号：CN112012875B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010718549.X
申请日：2020-07-23
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种水轮机调节系统PID控制参数的优化方法，用于对水电机组进行优化控制，该控制参数优化方法具体为：首先建立水轮机调节系统的多工况非线性仿真平台，初步确定控制参数的调节范围。接着设置模糊粒子群算法的种群规模、进化代数等参数，并进行种群初始化。最后根据目标函数并经过一定进化代数后，可得到最优PID控制参数。优化后的PID控制器能有效减小机组各变量的上升时间和调节时间，具有更加优异的调节品质，使机组过渡过程更符合电站实际生产需求。
-
公开(公告)号：CN112798949A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011141064.5
申请日：2020-10-22
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
摘要： 本发明实施例提供一种抽水蓄能机组发电机温度预警方法和系统，结合最大信息系数(MIC)，在保证低运算量的同时，能够发现特征之间非线性关系，具有良好的普适性和公平性。建立的Attention‑TCN模型对特征具有自适应功能，Attention机制在训练过程中、可为每个样本动态分配一个权重，与传统对特征确定权重的方法相比更加灵活、实际，结合TCN参数少、准确性好的特点，建立的模型更加精确，能有效减少预测误差异常的概率。通过分析误差序列的偏态与峰度预警，与传统的取误差最大值、根据经验设置报警阈值等方法相比更加客观，具有良好的可解释性，兼顾灵敏性与可靠性，计算量较小，保证了预警的实时性。
-
公开(公告)号：CN112651290A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011142739.8
申请日：2020-10-22
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
摘要： 本发明实施例提供一种水电机组振动趋势预测方法和系统，方法包括：采集水电机组的原始信号特征集；基于最大信息系数(MIC)分析各本征模态分量与环境变量的相关性，提取相关性大于预设相关度阈值的环境变量作为各本征模态分量的环境特征；将每个本征模态分量及对应的环境特征构成特征输入序列，将特征输入序列按时间顺序作为神经网络的输入，进行神经网络训练，得到振动趋势预测模型；将当前待预测水电机组的每个本征模态分量及对应的环境特征构成特征输入向量，输入至振动趋势预测模型进行预测，并将所有预测结果进行融合得到水电机组的未来趋势预测值,大大提高了振动趋势预测结果的精度和稳定性。
-
公开(公告)号：CN112072675A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010716925.1
申请日：2020-07-23
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种水电机组一次和二次调频协同控制方法。所述控制方法包括：确定水电机组的二次调频状态；确定水电机组的控制模式；确定水电机组的一次调频状态；判断水电机组的一、二次调频作用方向是否相反；按照“一、二次调频作用方向相反，一次调频优先”和“一、二次调频作用方向相同则互不影响”的原则，对水电机组进行控制。本发明考虑了水电机组开度模式和功率模式两种不同的控制方式，解决了系统之间因缺乏协同配合而出现机组一、二次调频功能互相冲突的问题；本发明提高了机组整体的的调频性能和效果，使水电机组能够更好的参与电网的调峰调频。
-
公开(公告)号：CN111123698A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911251649.X
申请日：2019-12-09
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G05B11/42
摘要： 本发明公开了一种水力发电机组调节系统的无模型自适应PID控制方法，用于对水电机组进行有效调节控制，该控制方法具体为：利用紧格式动态线性化方法(CFDL)对非线性的水轮机组调节系统进行动态线性化转换；根据机组历史运行数据，设定控制系统输入量、输出量初值；引入伪偏导数的概念，并设定初始值；设定控制性能指标函数，以及伪偏导数估计准则函数；采集当前实际输出与期望输出，结合伪偏导数计算系统控制律。此外，将PID控制与基于CFDL的无模型自适应控制器(MFAC)通过部分并联的方式得到新的控制方法，能有效减小机组开机过程得转速振荡，具有更加良好的调节品质，更加符合水电站实际生产需求。
-
公开(公告)号：CN112465136A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011142748.7
申请日：2020-10-22
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/06 , G06N3/04 , G06F16/903
摘要： 本发明实施例提供一种水电机组劣化预测方法及系统，方法包括：根据采集到的稳态工况下水电机组工况参数与摆度数据，训练完成不同摆度的健康状态模型；计算不同机组部件的摆度劣化序列，并将所述不同部件摆度劣化序列进行融合得到融合劣化序列；对融合摆度劣化序列进行预测得到劣化趋势。本发明实施例提供的一种水电机组劣化预测方法及系统，分别对不同部件的摆度建立了健康状态模型，并计算得到了不同部件的融合劣化度，既可以反映不同部件的状态，更有利于全面的反映机组整体的劣化程度，并且利用门控循环单元神经网络对时间序列数据特征提取的优势以及深度神经网络较浅层网络更强的学习能力，使模型的预测精度更高。
-
公开(公告)号：CN112012875A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010718549.X
申请日：2020-07-23
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种水轮机调节系统PID控制参数的优化方法，用于对水电机组进行优化控制，该控制参数优化方法具体为：首先建立水轮机调节系统的多工况非线性仿真平台，初步确定控制参数的调节范围。接着设置模糊粒子群算法的种群规模、进化代数等参数，并进行种群初始化。最后根据目标函数并经过一定进化代数后，可得到最优PID控制参数。优化后的PID控制器能有效减小机组各变量的上升时间和调节时间，具有更加优异的调节品质，使机组过渡过程更符合电站实际生产需求。
-
公开(公告)号：CN109447106A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811072282.0
申请日：2018-09-14
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 湖北白莲河抽水蓄能有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种离散数据集冗余特征约减的数据融合方法，属于数据融合分析领域。本发明首先对数据集在各单独属性以及在决策属性、条件属性下的分类结果进行计算分析，判断离散数据集是否具有约减融合的潜力；然后计算离散数据集的核属性集及依据核属性的分类结果并进行双向的约减过程，进而得到离散数据集的最小属性集，实现离散数据集的特征约减与融合。在特征约减融合过程中，相对于经典粗糙集理论方法，体现了高效的分工沟通机制，缩短了数据集最小约减过程的计算时间。本发明提供的这种数据集融合方法可以应用在多种类型的离散数据集属性约减过程中，能有效减小数据集属性约减的时间开销。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
11 条记录 (耗时 0.061 秒)
