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公开(公告)号：CN116757446A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311017561.8
申请日：2023-08-14
申请人： 华中科技大学 , 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06N3/006 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的梯级水电站调度方法及系统，包括以下步骤：步骤一、获取梯级水电站基本信息；步骤二、建立水电站优化调度模型；步骤三、初始化粒子群参数；步骤四、初始化生成粒子种群位置和速度；步骤五、计算种群粒子的适应度值，记录个体最优位置与群体最优位置；步骤六、更新粒子群参数以及粒子运动速度；步骤七、引入高斯变异策略和莱维飞行机制二次更新粒子位置，对比两次更新，选择较优的粒子位置生成新的种群；步骤八、判断迭代次数是否达到最大寻优迭代次数或者寻优结果是否趋于稳定。本发明通过对传统粒子群算法进行改进，解决传统粒子群算法求解梯级水电站调度模型的问题，充分发挥水电站水能资源利用能力。
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公开(公告)号：CN116757446B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311017561.8
申请日：2023-08-14
申请人： 华中科技大学 , 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06N3/006 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的梯级水电站调度方法及系统，包括以下步骤：步骤一、获取梯级水电站基本信息；步骤二、建立水电站优化调度模型；步骤三、初始化粒子群参数；步骤四、初始化生成粒子种群位置和速度；步骤五、计算种群粒子的适应度值，记录个体最优位置与群体最优位置；步骤六、更新粒子群参数以及粒子运动速度；步骤七、引入高斯变异策略和莱维飞行机制二次更新粒子位置，对比两次更新，选择较优的粒子位置生成新的种群；步骤八、判断迭代次数是否达到最大寻优迭代次数或者寻优结果是否趋于稳定。本发明通过对传统粒子群算法进行改进，解决传统粒子群算法求解梯级水电站调度模型的问题，充分发挥水电站水能资源利用能力。
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公开(公告)号：CN116681312A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310940187.2
申请日：2023-07-28
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18
摘要： 本发明属于水库调度决策领域，并具体公开了一种面向生态的多目标水库优化调度决策方法及系统，其包括步骤：根据流域的历史径流资料，分析水文序列的一致性，选择径流资料长度；基于所选长度的径流资料，确定生态流量过程，包括最小生态流量和适宜生态流量；基于下泄流量与最小生态流量、适宜生态流量的关系，构建生态保证程度计算模型，进而构建目标函数和约束条件，得到多目标优化调度模型，并求解得到帕累托最优解集；从帕累托最优解集中确定最优解，即最优水库调度方案。本发明可提高生态调度的目标性与针对性，并协调好生态目标与其他经济目标之间的竞争协同关系，兼顾指标间相关性问题，有效提高水库调度决策的可靠性。
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公开(公告)号：CN113987802B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202111264435.3
申请日：2021-10-28
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种水泵水轮机特性系数的计算方法及系统，其中，计算方法包括：对水泵水轮机全特性曲线进行了数值变换，使得变换后的等效全特性曲线在同一单位转速下仅对应一种单位流量；然后基于等效全特性曲线，使用线性网格插值法插值求出相应工况点的力矩和流量；最后采用差分代替微分的方法进行近似计算，求得下一时刻的水泵水轮机特性系数；并对求得的水泵水轮机特性系数进行多次迭代计算后得到稳定特性系数。本发明的稳定特性系数是经多次迭代计算后获得，并可根据不同的水头工况计算出对应的稳定特性系数。本发明的稳定特性系数能显著提高抽水蓄能机组调节系统全水头范围的数值建模仿真计算的精度。
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公开(公告)号：CN113435755B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110736229.1
申请日：2021-06-30
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种工况自适应水轮机组综合状态评估方法及系统，属于水轮机组状态评估领域。该方法包括：根据水轮机组实际结构和运维经验，建立水轮机组综合状态多层级指标体系；基于自调节层次分析法确定多层级指标体系中各底层指标的权重系数；根据水轮机组长期稳定运行期间的监测数据，建立各在线底层指标的健康标准模型；计算当前监测数据与对应的健康标准模型的差异，得到各在线底层指标的定量评估水平值，并获取各离线底层指标的定性评估水平值；基于物元分析法融合上述两类评估水平值，计算当前水轮机组综合健康状态等级。本发明解决了现有技术中在线与离线指标数据类型不兼容的难题，提高了评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111027177B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201911086842.2
申请日：2019-11-08
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种抽水蓄能机组调频参数优化方法及调频方法，参数优化方法包括：构建待调频抽水蓄能机组的水机电精细化耦合模型，该模型包括非线性水泵水轮机、高阶同步发电机和并联分数阶PID调速器；对水机电精细化耦合模型施加预设频率扰动工况，采用菌群觅食趋化性引力搜索算法优化调速器的调频控制参数，使得水机电精细化耦合模型在一次调频工况下的动态性能满足目标函数。本发明建立抽水蓄能机组仿真模型，以更真实地反映实际抽水蓄能机组；对抽水蓄能机组遭受频率扰动工况下的分数阶PID控制器进行参数优化，得到抽水蓄能机组一次调频工况的最佳控制参数，使得抽水蓄能机组有良好的调频能力，可高效地提高电机运行稳定性。
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公开(公告)号：CN113962052A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111256681.4
申请日：2021-10-27
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/28 , G06F17/11 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种抽水蓄能机组调节系统高阶耦合建模方法及系统，其中，建模方法包括方程建立步骤和方程耦合步骤；方程建立步骤分别对压力管道、水泵水轮机、发电机、调速器和电网五个部分进行建模，得到压力管道非线性动力方程、水泵水轮机流量和力矩方程、同步发电机五阶方程、功率控制模式调速器方程以及等效电网方程；方程耦合步骤耦合上述方程得到反映抽水蓄能机组调节系统在一次调频工况下的非线性动态特性的九阶非线性状态空间方程；由于本发明同时考虑了发电机励磁系统和电网对抽水蓄能机组调节系统的影响，因此本发明所建立的抽水蓄能机组调节系统九阶非线性状态空间方程能更准确地研究抽水蓄能机组一次调频的性能。
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公开(公告)号：CN111027177A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911086842.2
申请日：2019-11-08
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了一种抽水蓄能机组调频参数优化方法及调频方法，参数优化方法包括：构建待调频抽水蓄能机组的水机电精细化耦合模型，该模型包括非线性水泵水轮机、高阶同步发电机和并联分数阶PID调速器；对水机电精细化耦合模型施加预设频率扰动工况，采用菌群觅食趋化性引力搜索算法优化调速器的调频控制参数，使得水机电精细化耦合模型在一次调频工况下的动态性能满足目标函数。本发明建立抽水蓄能机组仿真模型，以更真实地反映实际抽水蓄能机组；对抽水蓄能机组遭受频率扰动工况下的分数阶PID控制器进行参数优化，得到抽水蓄能机组一次调频工况的最佳控制参数，使得抽水蓄能机组有良好的调频能力，可高效地提高电机运行稳定性。
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公开(公告)号：CN110007652A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910220746.6
申请日：2019-03-22
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开一种水电机组劣化趋势区间预测方法与系统。方法基于水电机组的历史状态监测数据，利用前期的无故障健康状态下的功率、水头以及机组振动数据建立机组健康模型，再利用后期故障状态下的功率和水头数据得到机组劣化趋势模型，最后建立水电机组劣化趋势模糊区间预测模型。进一步模型进行结构划分，并以模糊模型区间预测结果的覆盖率和区间宽度的综合指标为目标函数进行模型参数优化。本发明提高机组劣化趋势模糊预测模型的辨识精度，能得到更精确的辨识参数，并且简化预测过程。
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公开(公告)号：CN118070684B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410479573.0
申请日：2024-04-22
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06F113/08
摘要： 本发明属于水环境模拟领域，具体公开了一种基于数据驱动模型的水库径流归因方法及装置，方法包括：确定各因素对径流的影响总数据；基于基准期模拟流量和影响期模拟流量得到气候因素对径流的第一影响数据；基于模拟径流量和径流实测值得到人类活动因素对径流的第二影响数据；基于影响总数据、第一影响数据以及第二影响数据确定水库调度对径流的第三影响数据。本发明可提高水库径流归因结果的精确性，并减少归因过程的复杂程度。
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