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公开(公告)号:CN102287390A
公开(公告)日:2011-12-21
申请号:CN201110209245.1
申请日:2011-07-25
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 北京国华电力有限责任公司 , 神华国华(北京)电力研究院有限公司 , 浙江国华浙能发电有限公司
IPC: F04D27/00
Abstract: 本发明公开了一种用于送风机的安全监控方法,该方法包括:建立关于送风机的流量与出口压强的坐标系;在所述坐标系中定义安全工作区域,其中该安全工作区域被定义为由描述在所述送风机的叶片的不同开度下的所述送风机的最大出口压强的曲线、描述在所述送风机的叶片的最小允许开度下的所述送风机的出口压强与流量的关系曲线以及表示所述送风机的流量的坐标轴围成的半封闭区域;以及将采集到的处于工作状态的送风机的流量和出口压强对应到所述坐标系中的相应位置,并判断所述相应位置是位于所述安全工作区域内还是安全工作区域外。
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公开(公告)号:CN102306335A
公开(公告)日:2012-01-04
申请号:CN201110149736.1
申请日:2011-06-03
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 北京国华电力有限责任公司 , 神华国华(北京)电力研究院有限公司 , 浙江国华浙能发电有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于火力发电厂的设备状态检测方法,其中,该方法包括以下步骤:1)在相同的时间点获取不同条件下的火力发电厂的设备的至少两个指标;2)以所述至少两个指标中的一个指标为横坐标,以所述至少两个指标中的其余指标为纵坐标,描绘一个曲线图;3)利用所述曲线图,分析所述不同指标之间的关系和/或指标与其他条件的关系。利用本发明的方法,能够通过非时域的曲线坐标图直接获得不同指标之间的关系和/或指标与其他条件的关系,从而可以更加全面、直观地进行设备状况分析和判断,便于综合判断设备的整体状态。
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公开(公告)号:CN102287380B
公开(公告)日:2014-10-22
申请号:CN201110209629.3
申请日:2011-07-25
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 北京国华电力有限责任公司 , 神华国华(北京)电力研究院有限公司 , 广东国华粤电台山发电有限公司
IPC: F04D15/00
Abstract: 本发明公开了一种用于循环水泵的安全监控方法,该方法包括:建立关于有效作用于同一对象的循环水泵的数量与循环水泵扬程的坐标系;在所述坐标系中定义至少一个安全工作范围,每一个安全工作范围与有效作用于同一对象的循环水泵的一数量相关联;将有效作用于同一对象的循环水泵的数量与采集到的循环水泵的扬程对应到所述坐标系中的相应位置,并判断该相应位置是在所述安全工作范围内还是安全工作范围外。
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公开(公告)号:CN102253652A
公开(公告)日:2011-11-23
申请号:CN201110209144.4
申请日:2011-07-25
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 北京国华电力有限责任公司 , 神华国华(北京)电力研究院有限公司 , 河北国华沧东发电有限责任公司
IPC: G05B19/048
Abstract: 本发明公开了一种用于汽轮发电机的安全监控方法,该方法包括:建立关于所述汽轮发电机的有功功率与无功功率的坐标系;在所述坐标系中定义安全运行区域,该安全运行区域被定义为由描述所述汽轮发电机的有功功率输出值的曲线、描述所述汽轮发电机的功率因数的曲线、描述在所述汽轮发电机的额定励磁电流极限下的汽轮发电机的有功功率和无功功率的曲线以及描述在所述汽轮发电机的额定定子电流极限下的汽轮发电机的有功功率和无功功率的曲线围成的封闭区域;以及将所采集的所述汽轮发电机的有功功率和无功功率对应到所述坐标系中的相应位置,并判断所述相应位置是位于所述安全运行区域内还是安全运行区域外。
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公开(公告)号:CN109086920A
公开(公告)日:2018-12-25
申请号:CN201810793817.7
申请日:2018-07-19
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 北京国华电力有限责任公司 , 神华国华(北京)电力研究院有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种物资采购预测方法、装置及物资采购管理系统,属于数据分析挖掘领域。所述物资采购预测方法包括:获取企业的历史采购数据、当前采购计划数据及当前供应商数据,并进行数据处理。其中,数据处理包括:根据当前采购计划数据生成预采购的物料的各种打包组合;根据历史采购数据,计算各种打包组合对应的最小采购价格,并获取各个最小采购价格对应的供应商组合;以及基于最小采购价格和当前供应商数据预测出物资采购方案。本发明在采购开始前,通过历史采购数据对采购计划及预期采购价格和供应商进行评估,实现了对企业采购过程的有效指导。
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公开(公告)号:CN107341193A
公开(公告)日:2017-11-10
申请号:CN201710446636.2
申请日:2017-06-14
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 北京国华电力有限责任公司 , 神华国华(北京)电力研究院有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供一种路网中移动对象查询方法,属于高性能计算领域和数据库领域。该路网中移动对象查询方法,用于服务器端,且包括:获取移动对象更新数据和用户输入的查询数据;采用多核CPU,基于移动对象在路网中所在的节点对所获取的移动对象更新数据进行聚集索引以及基于查询数据在路网中所在的边来对所获取的查询数据进行聚集索引;以及将聚集索引后的数据放入GPU中进行基于最近邻KNN算法的计算,以获得查询结果。本发明实施例提出了一种基于新硬件环境下的高吞吐量路网中移动对象查询方法,其充分发挥了大内存、多核CPU、GPU的特点,从而提高了移动对象的查询处理效率,更能满足大数据下基于位置服务的用户查询需求。
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公开(公告)号:CN102288911B
公开(公告)日:2014-04-02
申请号:CN201110149763.9
申请日:2011-06-03
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 北京国华电力有限责任公司 , 神华国华(北京)电力研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种火力发电机组监控诊断系统和方法。其中该系统包括用来获取实时数据实时数据采集单元、将该实时数据与预定的阈值范围进行比较的状态判断单元、以及用于生成诊断估计方案的诊断估计单元。在本发明中,一方面通过与诊断历史信息进行比较降低了整个方案的个人依赖性,并提高了整个监控诊断过程的效率,另一方面也使实时数据能够得到更加有效的综合利用。
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公开(公告)号:CN107357820B
公开(公告)日:2021-01-29
申请号:CN201710446574.5
申请日:2017-06-14
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 北京国华电力有限责任公司 , 神华国华(北京)电力研究院有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/2453
Abstract: 本发明实施例提供一种移动对象范围查询方法,属于高性能计算领域和数据库领域。该移动对象范围查询方法包括:通过缓存器缓存实时检测的移动对象更新数据和用户输入的查询数据;通过多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据构建格网索引,使其中相互对应的移动对象更新数据和查询数据存储在同一单元格中;以及通过GPU对格网中各个单元格中的移动对象更新数据和查询数据进行并行计算。本发明实施例充分发挥了大内存、多核CPU、GPU的特点,从而提高了移动对象的查询处理效率,更能满足大数据下基于位置服务的用户查询需求。
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公开(公告)号:CN107357820A
公开(公告)日:2017-11-17
申请号:CN201710446574.5
申请日:2017-06-14
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 北京国华电力有限责任公司 , 神华国华(北京)电力研究院有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供一种移动对象范围查询方法,属于高性能计算领域和数据库领域。该移动对象范围查询方法包括:通过缓存器缓存实时检测的移动对象更新数据和用户输入的查询数据;通过多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据构建格网索引,使其中相互对应的移动对象更新数据和查询数据存储在同一单元格中;以及通过GPU对格网中各个单元格中的移动对象更新数据和查询数据进行并行计算。本发明实施例充分发挥了大内存、多核CPU、GPU的特点,从而提高了移动对象的查询处理效率,更能满足大数据下基于位置服务的用户查询需求。
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公开(公告)号:CN107341126A
公开(公告)日:2017-11-10
申请号:CN201710446556.7
申请日:2017-06-14
Applicant: 中国神华能源股份有限公司 , 北京国华电力有限责任公司 , 神华国华(北京)电力研究院有限公司
CPC classification number: G06F15/0283 , G06F17/3087
Abstract: 本发明实施例提供一种移动对象查询装置,属于高性能计算领域和数据库领域。所述移动对象查询装置包括:预处理模块,用于通过缓存器缓存实时检测的移动对象更新数据和用户输入的查询数据;以及执行模块,与所述预处理模块通信,用于从所述预处理模块获取所述移动对象更新数据和所述查询数据,并通过多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据重新构建索引,再通过GPU对构建好的索引结构进行计算,以获得查询结果。本发明实施例提出了基于新硬件环境下的高吞吐量移动对象查询处理框架,可以充分发挥大内存、多核CPU、GPU的特点,从而提高了移动对象的查询处理效率,更能满足大数据下基于位置服务的用户查询需求。
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