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公开(公告)号：CN108062572B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201711461876.6
申请日：2017-12-28
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明涉及水电机组故障诊断技术领域，具体涉及一种基于DdAE深度学习模型的水电机组故障诊断方法与系统。本发明建立在对水电机组原始振动数据分析的基础上，采用了基于多层神经网络模型的深度学习特征提取方法，不需要复杂的人工处理和特征提取过程，采用基于随机搜索的ASFA方法进行DdAE的结构参数调优，达到策略优化的目的。通过深度降噪自动编码器模型实现了原始数据的分布式表达，并将特征提取后的重构数据输入至Softmax回归模型判断水电机组的工作状态和故障类型。网络试验结果分析表明，该方法能有效地应用于水电机组的故障诊断。
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公开(公告)号：CN109033488B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201810520773.0
申请日：2018-05-25
申请人： 华中科技大学 , 江西洪屏抽水蓄能有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于水机电耦合模型的抽水蓄能机组寿命分析方法，包括：建立水轮发电机有限元模型和抽水蓄能机组全流道水体模型，分别进行瞬态电磁场仿真和瞬态流场仿真，得到水轮发电机的定转子气隙间的电磁场分布和电磁力密度、全流道流场内部压力分布与速度分布；将定转子气隙间的电磁场分布和电磁力密度、全流道流场内部压力分布与速度分布转化为瞬态激励，将瞬态激励作用于抽水蓄能电站轴系有限元模型后进行瞬态动力学仿真，得到轴系的应力应变变化云图和应力变化曲线；对应力变化曲线进行统计分析，得到载荷谱，利用载荷谱进行疲劳计算，得到抽水蓄能机组疲劳寿命。本发明获得精度更高且更加贴近工程实际的寿命分析结果。
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公开(公告)号：CN108304615B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201711451826.X
申请日：2017-12-28
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明公开了一种抽水蓄能机组开机规律的双目标优选方法及系统，用于在抽水蓄能机组水轮机工况开机时，对决策变量进行优选。该方法具体为：根据抽水蓄能机组调节系统建立仿真模型，以转速超调量和转速上升时间建立双目标优化函数，在决策变量、转速曲线和目标函数约束条件下，迭代求解抽水蓄能机组调节系统仿真模型，获得最优导叶开启规律集。本发明选择转速上升时间和转速超调量为两个优化目标，能够寻找到一组优化解，给决策者提供了更多的选择机会，通过决策选择出的解代表更优的开机规律。更优的开机规律能使抽水蓄能机组水轮机工况开机时间更短，机组转速超调更小，机组转速调节时间更短，系统过渡过程动态特性品质更优。
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公开(公告)号：CN108022025B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201711463820.4
申请日：2017-12-28
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于人工神经网络的风速区间预测方法与系统，用于风场的短期风速预测。首先运用变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)把初始复杂的时间序列分解为多个结构简单的时间序列。再用Gram‑Schmidt正交化(Gram‑Schmidt orthogonal，GSO)进行特征选择。将处理好的风速序列作为人工神经网络(artificial neural network，ANN)的输入，ANN的输出为未来时刻风速的上下界。最后通过多目标引力搜索算法(Multi objective gravitational search algorithm，MOGSA)训练ANN权重与偏置，以覆盖率和区间宽度两个矛盾的指标作为优化目标，得到最优方案集。通过该方法预测出来的风速区间对实际的风速区间覆盖率高，区间宽度窄。该组合模型将预测的准确度提升到一个很高的水平。
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公开(公告)号：CN106485064B
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201610860982.0
申请日：2016-09-28
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种抽水蓄能机组水轮机工况智能开机方法，包括：(1)建立抽水蓄能机组的水泵水轮机调节系统仿真模型；(2)在水泵水轮机调节系统仿真模型中设置三个阶段开机控制原则；(3)根据三个阶段开机控制原则，并采用离散形式时间乘误差绝对值积分指标作为控制参数优化的目标函数来建立开机过程控制参数优化目标函数；(4)运用启发式优化方法求解所述开机过程控制参数优化目标函数，并获得最优控制参数。本发明优选出控制参数，并应用到仿真计算后，显著提升不同水头下抽水蓄能机组水轮机工况开机品质，缩短开机时间、减小超调量和减少转速波动等指标。
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公开(公告)号：CN110059345B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910176178.4
申请日：2019-03-08
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/00 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/14
摘要： 本发明提出一种抽水蓄能机组相继甩负荷关机规律优化方法与系统，属于水力发电技术领域。首先，建立相继甩负荷过渡过程仿真模型；其次，利用该模型进行不同相继甩负荷间隔时间和运行水头下的过渡过程仿真，以蜗壳和尾水管水击压力极值相对初始值的偏离程度为指标，找到最危险的相继甩负荷间隔时间和最恶劣的运行水头；然后，设置仿真模型输入为待优化的两段式导叶关闭规律、最危险相继甩负荷间隔时间和最恶劣运行水头，在控制参数和目标函数约束条件下，以双目标优化函数为目标，进行导叶关闭规律优化，获得最优导叶关闭规律。本发明考虑了多机组相继甩负荷时先甩机组和后甩机组过渡过程之间的差异性，实现多机组最优控制。
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公开(公告)号：CN108763690B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201810476707.8
申请日：2018-05-17
申请人： 华中科技大学 , 江西洪屏抽水蓄能有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/12 , G06F113/08 , G06F119/04 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种水轮机固定导叶叶型智能优化方法，包括：根据原始水轮机固定导叶的叶型参数，建立固定导叶的参数化几何模型；基于固定导叶的参数化几何模型建立固定导叶的三维CFD流场仿真模型，进而对不同叶型的固定导叶进行CFD模拟计算，得到各个叶型参数对流场特性的影响；利用各个叶型参数对流场特性的影响建立训练样本集，采用极限学习机的方法拟合神经网络，得到叶型参数与性能指标的对应关系；根据叶型参数与性能指标的对应关系，建立目标函数，利用目标函数结合遗传算法在神经网络中对叶型参数寻优，得到最优叶型参数。本发明的智能优化方法能够根据实际工程需求有效提升水轮机固定导叶的性能，并减少设计时间，降低设计成本。
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公开(公告)号：CN110059345A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910176178.4
申请日：2019-03-08
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明提出一种抽水蓄能机组相继甩负荷关机规律优化方法与系统，属于水力发电技术领域。首先，建立相继甩负荷过渡过程仿真模型；其次，利用该模型进行不同相继甩负荷间隔时间和运行水头下的过渡过程仿真，以蜗壳和尾水管水击压力极值相对初始值的偏离程度为指标，找到最危险的相继甩负荷间隔时间和最恶劣的运行水头；然后，设置仿真模型输入为待优化的两段式导叶关闭规律、最危险相继甩负荷间隔时间和最恶劣运行水头，在控制参数和目标函数约束条件下，以双目标优化函数为目标，进行导叶关闭规律优化，获得最优导叶关闭规律。本发明考虑了多机组相继甩负荷时先甩机组和后甩机组过渡过程之间的差异性，实现多机组最优控制。
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公开(公告)号：CN110033101A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910173342.6
申请日：2019-03-07
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于融合特征的知识图谱的水电机组故障诊断方法和系统，属于故障诊断技术领域。包括：根据水电机组振动数据，提取水电机组的结构化振动数据特征；根据水电机组多种诊断报告，提取水电机组的非结构化文本数据特征；将水电机组的结构化振动数据特征和非结构化文本数据特征进行异构知识融合，得到融合特征；根据融合特征，构建水电机组故障诊断知识图谱；根据水电机组故障诊断知识图谱和水电机组当前状态特征，对水电机组当前状态进行推理诊断。本发明通过融合结构化数据和非结构化数据，构建双层结构的水电机组故障诊断知识图谱，既保证了对文本和数据知识的合理且充分的利用，并有效地保证了在数据更新情况下图谱的稳定性。
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公开(公告)号：CN110033101B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910173342.6
申请日：2019-03-07
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于融合特征的知识图谱的水电机组故障诊断方法和系统，属于故障诊断技术领域。包括：根据水电机组振动数据，提取水电机组的结构化振动数据特征；根据水电机组多种诊断报告，提取水电机组的非结构化文本数据特征；将水电机组的结构化振动数据特征和非结构化文本数据特征进行异构知识融合，得到融合特征；根据融合特征，构建水电机组故障诊断知识图谱；根据水电机组故障诊断知识图谱和水电机组当前状态特征，对水电机组当前状态进行推理诊断。本发明通过融合结构化数据和非结构化数据，构建双层结构的水电机组故障诊断知识图谱，既保证了对文本和数据知识的合理且充分的利用，并有效地保证了在数据更新情况下图谱的稳定性。
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