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公开(公告)号：CN116539711A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310337609.7
申请日：2023-03-31
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种多应力作用下的薄膜材料击穿测试电极系统，包括聚酰亚胺薄片II，聚酰亚胺薄片II上依次铺设有退火铝箔地电极、退火铝箔高压电极、聚酰亚胺薄片I、橡胶垫及承压块。本发明解决了现在电极系统存在的由于气隙导致击穿使试验数据受到影响、多应力无法有效施加、施加过程中薄膜试样和铝箔电极容易被破坏及传热不良的问题。
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公开(公告)号：CN115453260A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211031504.0
申请日：2022-08-26
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G01R31/08 , G01R31/52 , G01R19/175
摘要： 本发明公开了一种基于数学形态学的配电网故障检测方法，获取待检测配电网的波形数据，对零序电流数据进行数据预处理；通过数学形态学MM计算波形数据的形态梯度MG和闭开差CODO值；根据配电网正常运行状态下的波形特性设定阈值，若计算出的形态梯度MG和闭开差CODO值超过所设定的阈值，则判断为故障状态；然后根据低阻接地故障LIF和高阻接地故障HIF的故障电流瞬态信号的不同特性，若连续超过Nset个时间窗均检测为故障状态，则判断为HIF事件，反之判断为LIF事件。上述方法具有较强的通用性，仅需配电网零序电流数据就可以通过较短的时间窗口实现配电网故障的准确检测，具有较高的检测精度和检测速度。
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公开(公告)号：CN106506591A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610861134.1
申请日：2016-09-28
申请人： 华北电力大学
CPC分类号： Y02B90/2653 , Y02B90/2661 , Y02E60/724 , Y04S10/18 , Y04S40/126 , Y04S40/127 , Y04S40/24 , H04L67/125 , H02J13/0013 , H02J13/0075
摘要： 本发明公开了属于智能变电站技术领域的一种基于多层混合网络的智能变电站状态监测数据汇集系统。包括基于分布式ZigBee无线传感器网络的电力设备状态监测数据采集IED群组及其上位汇聚IED群组、部署状态监测服务器；该系统分为站控层和采集汇聚层；状态监测服务器部署于智能变电站的站控层；采集汇聚层包括汇聚和采集两个子系统；汇聚子系统的协调集中器再连接状态监测服务器，本发明明显改善现有变电站状态监测领域的依赖人工干预，管理分散，效率低下，数据集成融合困难，更大限度提高状态监测数据的一致性、有效性和完整性，更大跨度更宏观范畴的状态监测与评估系统的数据，进而为电力设备状态检修决策与安全风险评估提供前端支持。
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公开(公告)号：CN113850330A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111134876.1
申请日：2021-09-27
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于短时傅里叶变换和卷积神经网络的配电网故障原因检测方法，首先获取待检测配电网的故障录波数据，截取故障发生后的一周波故障数据；将故障数据通过短时傅里叶变换进行特征提取，得到时频特征图，并采用数据增强的方法扩充数据；构建卷积神经网络CNN分类模型，并利用数据扩充后的时频特征图对所构建的卷积神经网络CNN分类模型进行训练；构造测试数据集，对训练好的卷积神经网络CNN分类模型进行测试，实现故障原因的准确识别和分类。该方法能够快速、准确地对实际配电网的故障原因进行识别和分类，实现电力系统动态行为的实时监测。
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公开(公告)号：CN106325252A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610862853.5
申请日：2016-09-28
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G05B19/418
CPC分类号： Y02P90/02 , G05B19/41865
摘要： 本发明公开了属于电力设备状态研究领域的一种多层大跨度面向大数据的电力设备状态监测与评估系统。该系统分为四层：采集汇聚层、站控层、省网层和总部层；所述采集汇聚层又分为汇聚子系统和采集子系统；所述站控层包括状态监测服务器、工作站、移动终端接入装置和移动终端；所述状态监测服务器存储网关传输的数据，并通过以太网与工作站和移动终端接入装置相连。本发明将先进的无线传感器网络技术与电力设备状态监测系统有机结合，从一次电力设备终端直到省网总部级的数据传输全数字化，信息一体化；引入基于大数据分析的云计算平台，多时空状态系统的风险评估等，为智能决策支持提供有力数据保障，从而完成设备资产的全寿命健康预测与周期管理。
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公开(公告)号：CN118801427A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410816086.9
申请日：2024-06-24
申请人： 华北电力大学
摘要： 本申请涉及液化空气储能技术领域，具体而言，涉及一种结合液化空气储能技术的核电站调峰系统，包括核电站子系统、液化空气储能充电系统、液化空气储能放电系统以及有机朗肯循环子系统。本申请通过液化空气储能系统的辅助，实现了核电站调峰的目的，避免在用电低谷期核电电力的浪费，同时还能够增加核电站在用电高峰期时的电力输出，有效解决了核电站调峰困难以及调峰速率较慢的问题。
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公开(公告)号：CN117996853A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410123220.7
申请日：2024-01-29
申请人： 华北电力大学 , 北京华新电智能科技有限公司
IPC分类号： H02J3/46 , B60L58/12 , B60L8/00 , B60L50/60 , G06N3/0442 , G06N3/045 , H02J3/32 , H02J7/35 , H02J3/00 , H02J9/06 , H02J7/00 , H02J7/02 , G06N3/048
摘要： 本发明公开一种用于文旅景区无人伴游车的协同能源管理方法及系统，属于文旅景区无人伴游车领域。使用BILSTM神经网络预测太阳能光伏系统在未来时间段的发电量，基于发电量预测值，在无人伴游车需要充电时，如果当前是晴天且太阳能供应充足，将优先使用太阳能供电无人伴游车，并将多余的能量存储到电池储能箱中；如果当前是阴天或夜晚，将使用电池储能箱供电无人伴游车；如果电池储能箱的电量降低到电量阈值以下，将连接到外部电网以获取额外能源。本发明能够最大限度地利用太阳能供电，减少对传统能源的依赖。同时在不同天气条件下采用不同的能源利用策略，实现了能源的最优分配。
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公开(公告)号：CN117790985A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410119674.7
申请日：2024-01-29
申请人： 华北电力大学 , 北京华新电智能科技有限公司 , 长沙液冷科技有限公司
IPC分类号： H01M10/613 , H01M10/6568 , H01M10/63 , H01M10/637 , H01M10/48 , H01M10/42 , H01M10/651
摘要： 本发明公开了一种全浸没式液冷储能系统及其控制方法，涉及液冷储能领域，该储能系统中，液体浸没槽为密闭槽，液体浸没槽内盛放冷却液体，电池模组完全浸没在冷却液体中；数据监测系统实时监测电池模组和冷却液体在当前时刻的参量值；参量值包括温度或压力；控制单元根据电池模组和冷却液体当前时刻的参量值以及冷却液体当前时刻的流速，采用参量预测模型预测电池模组和冷却液体在未来时刻的参量值；参量预测模型基于Transformer模型构建；若电池模组未来时刻的参量值超出设定范围，则调节冷却液体当前时刻的温度或冷却液体当前时刻的流速。本发明能提高电池模组的散热效果和能量密度，同时还能避免液体泄漏和电池热失控的风险。
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公开(公告)号：CN114595746A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210153601.0
申请日：2022-02-18
摘要： 本发明公开了一种配电网故障原因的分类方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取不同故障类型的配电网故障的零序电流波形数据；基于从零序电流波形数据中选取的目标波形数据，确定训练集和测试集；分别对训练集和测试集进行分解处理得到第一特征向量和第二特征向量；将第一特征向量进行归一化处理后输入至初始故障原因分类模型进行训练，得到训练后的故障原因分类模型；将第二特征向量进行归一化处理后输入至训练后的故障原因分类模型，得到配电网故障的故障原因分类结果。本发明解决了由于现有技术中采用人工巡线方式对配电网故障原因进行分类识别，造成的人力成本投入大且识别准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115453260B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202211031504.0
申请日：2022-08-26
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G01R31/08 , G01R31/52 , G01R19/175
摘要： 本发明公开了一种基于数学形态学的配电网故障检测方法，获取待检测配电网的波形数据，对零序电流数据进行数据预处理；通过数学形态学MM计算波形数据的形态梯度MG和闭开差CODO值；根据配电网正常运行状态下的波形特性设定阈值，若计算出的形态梯度MG和闭开差CODO值超过所设定的阈值，则判断为故障状态；然后根据低阻接地故障LIF和高阻接地故障HIF的故障电流瞬态信号的不同特性，若连续超过Nset个时间窗均检测为故障状态，则判断为HIF事件，反之判断为LIF事件。上述方法具有较强的通用性，仅需配电网零序电流数据就可以通过较短的时间窗口实现配电网故障的准确检测，具有较高的检测精度和检测速度。
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