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公开(公告)号：CN111881420B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010775485.7
申请日：2020-08-05
申请人： 华北电力大学 , 中能电力科技开发有限公司
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/27 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , F03D7/00 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种风电机组运行数据插补方法，该方法包括确定待插补缺失数据的数据类型以及所述待插补缺失数据的时间窗口，所述数据类型包括环境类数据和/或机组类数据；根据数据类型确定与该数据类型对应的插补策略完成缺失数据的插补；该方法利用多元时间序列数据分析、工况辨识及深度学习的基础上形成的运行数据插补方法，方法切实可行，结论合理，有助于提升风电机组运行数据完整度，对后续数据分析挖掘提供了准确可靠的数据基础。
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公开(公告)号：CN108549689A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810324621.3
申请日：2018-04-12
申请人： 华北电力大学 , 中能电力科技开发有限公司
摘要： 本发明公开了一种风电机组运行数据清洗方法，该方法包括风电机组运行数据第一次清洗，所述第一次清洗包括对时序数据按条进行时间校验并排序，风电机组运行数据第二次清洗，所述第二次清洗包括对所述第一次清洗数据进行依次进行数据单点阀值过滤处理、基于机理模型数据多点关联分析处理以及基于循环神经网络模型的数据多点关联分析处理获得第二次清洗数据。本申请提供的方法通过风电机组实时/历史运行数据对运行数据进行清洗。实现单点、多点、按条、多点趋势、相邻风机数据的对比分析并进行错误数据的清洗。本发明利用时间空间多维度对风电机组的运行数据进行清洗，方法切实可行，结论合理，有助于后续风电运行数据分析等相关应用的开展。
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公开(公告)号：CN111881420A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010775485.7
申请日：2020-08-05
申请人： 华北电力大学 , 中能电力科技开发有限公司
摘要： 本发明公开了一种风电机组运行数据插补方法，该方法包括确定待插补缺失数据的数据类型以及所述待插补缺失数据的时间窗口，所述数据类型包括环境类数据和/或机组类数据；根据数据类型确定与该数据类型对应的插补策略完成缺失数据的插补；该方法利用多元时间序列数据分析、工况辨识及深度学习的基础上形成的运行数据插补方法，方法切实可行，结论合理，有助于提升风电机组运行数据完整度，对后续数据分析挖掘提供了准确可靠的数据基础。
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公开(公告)号：CN108764755A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810601259.X
申请日：2018-06-12
申请人： 华北电力大学 , 中能电力科技开发有限公司
CPC分类号： G06Q10/06393 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种风电场运营效益综合实时评价方法，该方法包括获取待评价风电场的多个运营指标数据；并将多个所述运营指标数据进行归一化处理获得归一化后的多个运营指标数据；采用三角模糊数以及层次分析法，计算并确定各个运营指标的第一评价权重。该方法利用模糊层次分析法建立风电场综合评价决策模型，解决了单一指标评价风电场运营效益的分析方法。采用多决策者共同参与，共同赋予元素级权重，弱化了决策者的主观倾向作用，同时又能兼顾决策层空间，风电场指标之间相互影响，结论更加客观。
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公开(公告)号：CN108549689B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201810324621.3
申请日：2018-04-12
申请人： 华北电力大学 , 中能电力科技开发有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种风电机组运行数据清洗方法，该方法包括风电机组运行数据第一次清洗，所述第一次清洗包括对时序数据按条进行时间校验并排序，风电机组运行数据第二次清洗，所述第二次清洗包括对所述第一次清洗数据进行依次进行数据单点阈值过滤处理、基于机理模型数据多点关联分析处理以及基于循环神经网络模型的数据多点关联分析处理获得第二次清洗数据。本申请提供的方法通过风电机组实时/历史运行数据对运行数据进行清洗。实现单点、多点、按条、多点趋势、相邻风机数据的对比分析并进行错误数据的清洗。本发明利用时间空间多维度对风电机组的运行数据进行清洗，方法切实可行，结论合理，有助于后续风电运行数据分析等相关应用的开展。
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公开(公告)号：CN118462498A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410551970.4
申请日：2024-05-07
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： F03D17/00 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F123/02
摘要： 一种基于高性能小模型深度网络的风电机组早期故障预警方法摘要：本发明涉及一种基于高性能小模型深度网络的风电机组早期故障预警方法。首先利用Pearson相关性矩阵图筛选SCADA参数以简化模型；其次凭借一种高性能小规模深度网络，在高精度建模的同时提高运算和训练速度；然后通过残差特征统计方法和MLP网络实现早期故障准确预警；最后依托仿真平台验证本发明的可行性。本发明有效降低了实现早期故障准确预警所需的时间、算力与存储空间成本。
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公开(公告)号：CN115173995A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210767001.3
申请日：2022-07-01
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： H04L1/00 , H04L69/164
摘要： 本发明公开了一种基于CRC和BCH编码的重型燃气轮机控制系统数据容错方法，属于自动化技术领域。针对重型燃气轮机控制系统数据传输丢包、时延的问题，利用CRC循环冗余校验良好的检错能力和BCH编码良好的纠错能力，结合UDP用户数据报协议的实时性与快速性，将两者融合进行数据传输，提出一种基于CRC和BCH编码的重型燃气轮机控制系统数据容错方法，提高重型燃气轮机控制数据传输的准确性、可靠性和实时性，增强重型燃气轮机控制系统的运行可靠性。
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公开(公告)号：CN110989342B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201911132487.8
申请日：2019-11-19
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种联合循环机组重型燃气轮机实时T‑S模糊建模方法，首先，根据实际需求确立燃气轮机待辨识模型结构，并采集联合循环机组重型燃气轮机的现场运行数据作为模型辨识所用训练数据；然后，对初始训练数据进行预处理以消除异常数据的不利影响；其次，通过改进的熵聚类方法对数据空间进行分类，自动得到聚类个数及其相应的聚类中心；在此基础上，引入一种改进的鲸鱼优化算法对初始聚类中心进行修正并计算得到对应的聚类半径；接下来，通过带遗忘因子的最小二乘算法获取后件辨识中各子模型参数并进行模糊加权得到全局输出；最后，对辨识所得模型进行验证。
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公开(公告)号：CN112082769A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010926904.2
申请日：2020-09-07
申请人： 华北电力大学
摘要： 本发明提供了一种基于专家系统和贝叶斯决策器的模拟量输入模块智能BIT设计方法，属于测试和人工智能领域。该方法用于提高重型燃气轮机分散控制系统的可靠性，解决现有模拟量输入模块BIT虚警率高的问题。步骤如下：通过知识获取机制，构建重型燃气轮机控制系统模拟量输入模块专家系统知识库，依据贝叶斯概率计算专家系统规则的置信度；利用贝叶斯决策器对实时BIT检测信息进行正常、瞬态、间歇、故障四种状态的识别，并加载故障状态的信息至推理机，实现模拟量输入模块内部功能电路故障的精确定位。通过以上两种技术手段来提高了专家系统推理的效率和准确性，降低了现有模拟量输入模块BIT的虚警率。
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公开(公告)号：CN112000084A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010927835.7
申请日：2020-09-07
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明公开了一种基于1D-CNN和GRU-SVM的重型燃气轮机控制系统控制器模块智能BIT设计方法，属于重型燃气轮机控制系统智能BIT领域。针对智能BIT设计方法和常规BIT虚警率高的问题，提供了一种利用1D-CNN模型和GRU-SVM模型实现重型燃气轮机控制系统控制器模块智能BIT诊断、降虚警的方法。利用控制器模块中功能电路的历史数据训练1D-CNN模型，根据1D-CNN能够直接处理时间序列信号的特点，更高效率地对含有故障的信息进行特征提取以及故障分类和定位，并在1D-CNN识别结果的基础上利用GRU对BIT智能诊断的结果进行预测，依据时间特征处理1D-CNN输出的BIT信号并送入SVM进行分类，过滤虚警，从而有效解决了现有常规BIT虚警率高的问题。
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