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公开(公告)号：CN118646020B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411104552.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司 , 湖南大学
Abstract: 本申请提供了一种风电场电压控制方法、装置、设备及存储介质，涉及风电技术领域，通过杰森尾流模型，计算风机的可利用风功率，构建风电场的节点导纳矩阵，并基于每个节点的端电压，计算电压灵敏度矩阵，构建模型预测控制框架，将模型预测控制框架中的控制问题转化为二次规划问题，通过求解该问题，得到风电场在满足电网运行要求下的最优功率注入策略。通过基于杰森尾流模型的风功率计算，能够更准确地评估每台风机的可利用风功率，减少因风速波动和尾流效应导致的功率损失。对储能系统和静态无功发生器通过建模来协调并维持所有风机端电压在可行范围内，起到削峰填谷的作用以减少风能浪费，提高风电场的经济性和运行可靠性。
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公开(公告)号：CN119202901A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411534287.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G01W1/10 , F03D80/40
Abstract: 本申请公开了一种风机叶片覆冰预测方法、装置和介质，涉及设备监测技术领域，包括：获取历史气象数据、叶尖速度、浆距角和历史结冰数据，作为真实样本；利用对抗生成网络模型对真实样本进行数据扩充，得到生成样本；真实样本和生成样本组成训练样本集，利用训练样本集对长短期记忆神经网络进行训练，得到风机叶片结冰预测模型以预测风机叶片的覆冰情况。在训练数据中增加反映叶片与过冷液滴相对运动的叶尖速度和浆距角，训练得到的预测模型包含了结冰相变特点和旋转物体结冰的相对运动特点，对风机叶片结冰过程的描述更为精准，预测更准确；采用对抗生成网络模型扩充预测模型的训练样本集，解决了真实样本不足的问题，进一步提高预测准确度。
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公开(公告)号：CN113078686B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202110277603.6
申请日：2021-03-15
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/32 , H02J3/24 , H02S40/44 , F03B13/26 , F03B13/14 , F25B15/06 , F24D3/18 , F27D17/00
Abstract: 本发明涉及一种用于离岸海岛的综合能源利用系统及其运行方法，风力发电机、太阳能光伏组件、波浪能发电平台和潮流能发电机均与海水淡化装置、蓄电池储能装置连接，为海水淡化装置提供电能，以及将过剩电能存储在蓄电池储能装置中；蓄水池和海水淡化装置连接，蓄水池储备淡水；蓄电池储能装置为岛内提供用电；燃气轮机分别与海水淡化装置、蓄电池储能装置连接，其作为补充电源进行发电；燃气轮机、余热锅炉和溴化锂机组依次连接，溴化锂机组为岛内供冷和供热；太阳能集热器和储热罐连接；蓄水池为储热罐和余热锅炉补水。本系统充分利用离岸海岛富集的风力、光伏、波浪能、潮流能等可再生能源，产生的清洁电能满足海岛自身用电。
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公开(公告)号：CN118965005A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411444098.X
申请日：2024-10-15
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风速预测模型训练方法、风电功率预测方法及相关装置，应用于新能源技术领域，该方法基于风电场内数据采集设备的风速数据、风向数据及坐标构建各历史采集时刻的分布图；数据采集设备为分布图中的节点，风速数据、风向数据及坐标为节点特征；确定各节点的相关性曲线距其余节点的最近距离；基于最近距离确定分布图的邻接矩阵；将各历史采集时刻分布图的节点特征及邻接矩阵输入图神经网络模型进行模型训练，得到训练完成的风速预测模型。基于风速预测模型进行风速预测，并通过预测得到的风速计算风电功率。本发明通过图神经网络模型学习各设备风力数据之间的时间相关性及空间相关性，提高风电功率预测结果的精确度。
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公开(公告)号：CN118942764A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411167303.2
申请日：2024-08-23
Applicant: 华中科技大学 , 华电电力科学研究院有限公司
IPC: H01B1/06 , H01B13/00 , H01L31/0224
Abstract: 本发明属于光电器件的电极制备领域，公开了一种导电浆料及其制备方法与在多孔背电极中的应用，该导电浆料包括分散于溶剂中的主体导电颗粒、导电介质颗粒和功能添加剂，其中，导电介质颗粒为TiO、TiO2、Ti2O3、Ti4O7、Ti5O9的至少一种；该导电浆料对应形成的电极能够改善电极与Pb基钙钛矿接触。本发明通过向传统导电浆料中引入钛氧化物替代传统导电介质颗粒(如，炭黑)，能够改善导电浆料形成的背电极与介观钙钛矿太阳能电池中Pb基钙钛矿接触界面，进而能够提升器件性能，由此解决现有技术中多孔对电极背界面接触差，使得介观钙钛矿太阳能电池的性能降低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118532295A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202411001703.6
申请日：2024-07-25
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司 , 沈阳工业大学
IPC: F03D7/00
Abstract: 本申请公开了一种风电机组变桨控制方法、装置、设备及存储介质，涉及风电机组领域，包括：构建初始风电机组变桨距控制模型，确定初始比例系数及初始积分系数；确定风电机组转子的转速偏差，对转速偏差进行归一化及非线性化处理，获取处理后转速偏差；基于变桨比例控制系数、最大桨距角、变桨增益调度最小缩放值及处理后转速偏差确定转速偏差整定值，利用转速偏差整定值对初始比例系数及初始积分系数进行调整，获取目标比例系数和目标积分系数；通过目标比例系数和目标积分系数确定目标风电机组变桨距控制模型，利用目标风电机组变桨距控制模型确定风电机组的桨距角，以完成对风电机组的变桨控制。由此，本申请能够适用于不同机组容量的风电机组。
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公开(公告)号：CN118013468A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410401645.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种风电机组部件健康度监测方法、装置、设备及介质，涉及设备检测技术领域，包括：基于风电机组数据构建样本数据集，利用样本数据集对温度阈值计算回归模型进行训练，以得到训练后回归模型；基于训练后回归模型确定与若干预设分位数对应的若干目标回归模型，以通过若干目标回归模型确定若干部件健康度基准值；基于若干部件健康度基准值构建健康度评分公式，并根据健康度评分公式以及风电机组部件的实时温度确定部件的健康度评分，以根据评分确定是否自动报警。由此，可以通过分析风电场站内部件温度等参数，开展全场机组相同部件运行情况对标分析，计算部件健康度指数，提取故障趋势预警信息，提升风力发电智慧运维管理水平。
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公开(公告)号：CN116960941A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310761392.2
申请日：2023-06-26
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/2135 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开了一种功率爬坡事件预测方法、装置、设备及存储介质，涉及新型电力系统技术领域，包括：将风电功率爬坡事件或光伏功率爬坡事件输入至利用训练集对基于PCA算法、STL分解法、误差修正算法和LSTM神经网络构建的初始风光功率爬坡事件预测模型进行训练后得到的目标风光功率爬坡事件预测模型中以对功率进行预测，得到风电功率预测值或光伏功率预测值；根据风电功率预测值或光伏功率预测值对风电功率爬坡事件或光伏功率爬坡事件进行爬坡事件检测，得到风电爬坡事件检测结果或光伏爬坡事件检测结果。本申请能够避免系统误差的累计，提高功率预测的精度和爬坡事件检测的准确性，并且避免了爬坡事件的漏检和检测过于频繁。
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公开(公告)号：CN109973341B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN201910150914.9
申请日：2019-02-28
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种碟式太阳能发电及综合能源利用系统及其工作方法，目前还没有一种系统能简便、经济、可控性高地去解决碟式太阳能系统余热综合利用问题。针对目前碟式太阳能发电余热利用不充分的问题，本发明通过增设水盘管吸热器及斯特林水冷换热的方式，使得碟式太阳能发电系统斯特林机附近散耗的热量得以综合利用。综合以上几点改进，本发明所描述的碟式太阳能发电机综合能源利用系统对聚光设备加工及安装精度的宽容度更高，允许一定程度的散焦，从而可降低加工及安装精度，选择更经济的材料，从而降低系统造价，提高碟式系统的市场竞争力，推动碟式太阳能发电系统的商业化进程。
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公开(公告)号：CN116401536A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310673221.4
申请日：2023-06-08
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/2135 , F03D17/00 , G01P21/02 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种风电机组风速计的故障诊断方法、装置及系统，涉及故障诊断领域，获取待测风电机组所在族群中所有的风电机组以及风速计的风速数据，将风速数据输入到第一预设机器学习模型中确定主成分特征，再将主成分特征输入到第二预设机器学习模型中确定风速拟合值，以便得到待测风电机组的风速拟合值，判断风速拟合值与测量风速值之间的差值是否大于预设差值，大于则判定待测风电机组的风速计故障。通过提取整个族群中所有风电机组及风速计的风速数据进行计算，可以在不需要额外架设传感器的前提上有效计算风速拟合值与待测风速计的测量风速值之间的偏差，在考虑邻比机组尾流影响和地形地貌影响的同时显著减少计算量和算法优化迭代的难度。
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