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公开(公告)号：CN110765703B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201911066604.5
申请日：2019-11-04
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种风电场聚合特性建模方法，该方法包括以下步骤：步骤一：采集风电场多台风电机组位置处的实测运行数据，并对上述数据进行清洗及归一化处理；步骤二：建立风电功率波动性衡量指标；步骤三：建立风电场聚合出力平滑效应衡量指标，并得出平滑效应衡量指标与聚合机组台数N及机组间功率序列的相关系数的关系式；步骤四：建立基于卷积神经网络的多位置点风况信息与机组间功率序列相关性的映射模型；步骤五：构成模型训练样本，以均方根误差函数指标训练神经网络模型，输出机组出力相关性映射结果；步骤六：实现基于卷积神经网络的风电场聚合特性建模。
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公开(公告)号：CN110765703A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911066604.5
申请日：2019-11-04
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种风电场聚合特性建模方法，该方法包括以下步骤：步骤一：采集风电场多台风电机组位置处的实测运行数据，并对上述数据进行清洗及归一化处理；步骤二：建立风电功率波动性衡量指标；步骤三：建立风电场聚合出力平滑效应衡量指标，并得出平滑效应衡量指标与聚合机组台数N及机组间功率序列的相关系数的关系式；步骤四：建立基于卷积神经网络的多位置点风况信息与机组间功率序列相关性的映射模型；步骤五：构成模型训练样本，以均方根误差函数指标训练神经网络模型，输出机组出力相关性映射结果；步骤六：实现基于卷积神经网络的风电场聚合特性建模。
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公开(公告)号：CN115290327B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210791735.5
申请日：2022-07-05
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/2321 , G06F17/18
Abstract: 本公开涉及一种风电机组的主轴承故障预警方法、装置、设备及存储介质。获取目标风电机组的主轴承温度影响参数；基于主轴承温度影响参数对目标风电机组进行主轴承温度预测，计算目标风电机组的主轴承温度预测残差；对主轴承温度预测残差进行核密度估计，确定主轴承温度预测残差的概率密度曲线；根据概率密度曲线与预设的概率置信区间，对目标风电机组的主轴承进行故障预警。这种故障预警方式方便且可靠，能够对主轴承进行及时、有效的状态监测与故障预警，保证机组安全、可靠、高效运行。
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公开(公告)号：CN114597960B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210129109.X
申请日：2022-02-11
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本公开涉及一种风电场运行控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标风电场的目标风况时序数据；将目标风况时序数据输入预先训练好的风电场尾流控制模型，得到目标风电场的目标发电功率对应的目标工况时序数据，风电场尾流控制模型基于样本风况时序数据和目标发电功率对应的样本工况时序数据训练得到，目标发电功率基于目标风电场的风电场仿真模型确定，目标发电功率为目标风电场在目标风况时序数据下的最大发电功率；基于目标工况时序数据，控制目标风电场的各台风电机组运行。根据本公开实施例，降低了风电场尾流效应，提高了风电场的整体发电量，以满足提高风电场经济效益的需求。
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公开(公告)号：CN118232331B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410359515.4
申请日：2024-03-27
Applicant: 华北电力大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种波浪能发电功率预测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取待预测区域的波浪发电实测功率；利用微调好的波浪发电功率预测模型，对待预测区域的波浪发电实测功率进行处理，确定待预测区域的波浪发电预测功率；其中，波浪发电功率预测模型利用参考区域的波浪高度数据对初始神经网络进行预训练，并利用参考区域的波浪发电实测功率对得到的预训练模型进行微调确定，波浪高度数据与所述参考区域的波浪发电实测功率呈正相关关系，并且，正相关关系的关系值大于预设的正相关值。由此，采用公开易得的波浪高度数据和少量的波浪发电实测功率分别进行预训练和微调，实现了利用少量的波浪发电实测功率，精准的进行波浪发电功率预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118964929A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410979843.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明实施例公开了一种风电功率爬坡事件的预测方法、装置、设备及介质。包括：获取海上风电场的风速信息以及功率信息；将所述风速信息以及所述功率信息输入至预设爬坡事件预测模型，获取所述预设爬坡事件预测模型输出的爬坡事件的属性信息；所述预设爬坡事件预测模型包括编码子模型、注意力机制子模型和多个并列的解码子模型，其中，所述编码子模型的输出端与所述注意力机制子模型的输入端相连；所述注意力机制子模型的输出端分别与每个解码子模型的输入端相连，不同解码子模型用于输出所述爬坡事件不同类型的属性信息。本方案可以准确地获得爬坡事件的属性信息，提高了海上风电功率爬坡事件的预测精度，进而保障了电力系统安全稳定的运行。
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公开(公告)号：CN111159929B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN201911174257.8
申请日：2019-11-26
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于风电机组叶片结构动力技术领域，尤其涉及一种基于时域有限差分方法的复合材料叶片结构动力学数值模拟方法，包括：步骤1：在梁单元空间坐标系的基础上建立各向异性复合材料叶片理论模型并进行变换；步骤2：通过对变换后的理论模型进行数值离散化来建立各向异性复合材料叶片数值模型；步骤3：通过在不同时刻分别交错构造线速度和角速度、力与力矩的变量来建立适用于有限差分方法的结构动力学计算网格；步骤4：在给定边界条件和初始条件后，求解结构动力学计算网格数值。本发明使得结构动力学求解比传统有限元方式具有更为简洁的形式和更高的效率。
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公开(公告)号：CN118134039A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410279367.5
申请日：2024-03-12
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本公开涉及一种风光功率预测模型的训练方法、装置、系统及介质。每个客户端基于服务端下发的共用模型的共用参数、在上一个训练轮次确定的本地参数、在上一个训练轮次确定的权重以及本地训练数据，自适应的确定本地参数和权重以开启下一轮次的训练，使得每个客户端在保留自己数据特性的同时，还考虑了其他客户端的数据特性。这样，不仅提高了对客户端本地的风光数据的适应性，还能有效处理不同客户端的风光数据的不同特性，从提高了风光功率预测模型的泛化能力，最终提高风光电站的发电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN112347611B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202011102957.9
申请日：2020-10-15
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了属于新能源风力发电技术领域的一种风力机远场尾流流向湍流度计算方法。包括步骤：1，获取风电机组入流情况、风电机组参数和风电机组运行状态的基本数据；2，根据获取的基本数据计算轮毂高度水平面内尾流速度损失剖面标准差σ随下游距离x的线性变化函数；在尾流速度损失分布已知的情况下，或通过高斯速度损失剖面拟合直接获取，相当于已知的输入条件；3，将轮毂高度水平面内尾流速度损失剖面标准差σ作为输入值输入到附加湍流度模型中，结合风电机组入流数据得出风电机组远场尾流流向湍流度的预测结果。本发明可以实现风电机组远场尾流流向湍流度的准确预测，对机组排布优化具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN117893355A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410039179.5
申请日：2024-01-10
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本公开涉及一种基于移动轨迹的区域电力模拟方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取不同用户类型在活动区域的移动轨迹数据，并获取活动区域的建筑类型；基于建筑类型和移动轨迹数据中轨迹点的时间信息，对活动区域进行行为状态预测，确定不同用户类型的行为状态；根据不同用户类型的行为状态以及轨迹点对应的外部环境参数，预测活动区域中不同用户类型的电器使用行为；基于不同用户类型的电器使用行为，对活动区域进行能耗模拟，得到活动区域的能耗模拟数据。可见，移动轨迹数据包多种微观特征和复杂特征，因此，当面对个体行为的多样性和复杂性的活动区域，能够精准的进行区域电力模拟，最终提高了节能减排效果、能源效率和管理效果。
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