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公开(公告)号：CN115954959A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202111626694.6
申请日：2021-12-28
申请人： 华能吉林发电有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种参与电网频率控制的大型风电场智能惯性频率控制方法，首先，为电网频率控制定义了一个风电场惯性响应的优化模型。然后，采用头脑风暴算法解决该优化问题以控制风电场的风电机组。本发明解决了两个目前尚未成熟解决的关键问题，即风电场中的风电机组必须参与电网频率控制过程的功率增量和持续时间，使风电场成功参与电网频率控制并减轻了风电机组逐步惯性控制引起的二次频率下降效应。
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公开(公告)号：CN115017952A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210662284.5
申请日：2022-06-13
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多时域平均细分的风机故障诊断方法，包括以下步骤：获取风机正常状态的数据和不同故障状态下的故障状态数据并分别进行MTAD分解，得到MTAD分解后的数据；对MTAD分解出所有频率下的时间序列以波峰绝对值进行模糊熵特征选择，从中选择多个模糊熵较小的时间序列重构特征信号；从风机数据集中随机选取多个数据构建训练集，剩余数据组成特征集；使用训练集训练SVM，使用训练好的SVM模型对测试数据进行准确性和有效性验证，重复多次并分析诊断结果。本发明能够有效地将不同频率下的信号分解开，且可筛选出研究者感兴趣的频段信号，对指定频段外的噪音信号有很强的抑制作用，缩短了计算时间，提升了预测效率。
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公开(公告)号：CN114139777A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111349004.7
申请日：2021-11-15
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本发明提供一种风电功率预测方法及装置。所述方法包括：风电机组运行数据的采集；基于卡尔曼滤波的数据预处理；增广深度STSR‑LSTM网络的构建；基于飞蛾火焰算法的增广深度STSR‑LSTM网络的参数优化；所提出的中长期风电功率预测方法的性能验证。本发明的风电功率预测方法，提供了一种基于飞蛾火焰算法优化选通递归神经网络深度学习的风电功率预测方法以实现风机功率的精准预测。本发明聚焦于中长期风电功率预测，提出了增广的深度序列到序列长短期记忆回归网络模型来提高预测性能，可有效提高风电功率预测精度。本发明通过飞蛾火焰算法对所用深度学习及神经网络模型中的参数进行优化，从而进一步保证算法性能。
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公开(公告)号：CN112664468A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011360933.3
申请日：2020-11-27
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要： 一种考虑随机时延的风机控制系统容错控制方法，包括：考虑外部扰动的影响，建立风机转矩控制系统的状态空间方程，考虑网络控制系统中的执行器故障，应用输入时滞和伯努利分布得到改进的系统状态方程；采用李雅普诺夫稳定性分析方法，得到控制器的约束条件矩阵；通过矩阵不等式计算求取状态反馈控制器增益矩阵本发明考虑具有执行器故障和随机时滞的风机转矩控制控制系统，建立了闭环控制系统模型，给出了闭环系统渐近稳定和容错控制的解决方法；建立了包含随机时滞信息的李雅普诺夫‑克拉索夫斯基函数，基于拓展互补凸优化矩阵法对时滞进行分析和处理，得到使系统稳定的充分条件，显著降低了系统的保守性；获得良好的性能特性。
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公开(公告)号：CN114962154A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210586915.X
申请日：2022-05-27
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司 , 华能国际电力股份有限公司井冈山电厂
摘要： 本发明提供一种风电机组变桨控制方法、装置、设备及介质，属于风电机组的独立变桨控制技术领域，其可至少部分解决现有的缓解风电机组的疲劳负荷及延长机组寿命的问题。本发明实施例的一种风电机组变桨控制方法，通过计算叶片的残差信号获取对应变桨执行器的故障检测信号；使用二阶线性自抗扰控制算法、集体倾斜力矩测量值和集体偏航力矩测量值生成独立变桨控制信号；最后基于集体变桨控制信号、独立变桨控制信号和故障检测信号完成信号修正，得到目标变桨控制信号，控制叶片变桨伺服系统运行。
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公开(公告)号：CN114153826A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111312716.1
申请日：2021-11-08
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本公开提供一种基于增强卷积去噪算法的风电机组数据清洗方法及装置。所述方法包括：基于SCADA系统，采集风电机组的风电数据；对所述风电机组的风电数据，采用模糊C均值FCM进行数据聚类；对聚类处理后的所述风电数据，基于增强卷积神经网络进行数据去噪；对去噪处理后的所述风电数据，基于布谷鸟算法进行数据缺失值填补和无效值处理，完成风电机组数据清洗。本公开的风电机组数据清洗，为风电机组的状态监测和异常检测以及长短期风电功率预测等奠定了良好的基础。在风机数据去噪中引入了增强卷积神经网络方法，并且在神经网络隐藏层的输出附加辅助监督信息作为正则化约束，可有效提高数据去噪的效率和精确性。
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公开(公告)号：CN114140766A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111349000.9
申请日：2021-11-15
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本发明提供一种改进YOLOv3的交通标志识别的方法及装置。方法包括采集若干交通标志图片，得到数据集；基于预设的数据增强方法，对数据集进行预处理；将预处理后的数据集划分为训练集和测试集；在YOLOv3网络模型中引入通道注意力增强深度网络，得到改进后的YOLOv3网络模型；将训练集输入改进后的YOLOv3网络模型中进行训练，并利用测试集进行验证，得到训练好的YOLOv3网络模型；利用训练好的YOLOv3网络模型对交通标志进行识别。通过对图片进行数据增强处理，能有效防止过拟合的同时，增加模型的泛化能力，通过网络模型中引入通道注意力增强深度网络，可以提高交通标志识别的准确度，提高交通标志识别的效率。
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公开(公告)号：CN114139788A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111397686.9
申请日：2021-11-23
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本发明提供一种海上风电机组功率预测方法及装置，该方法包括：进行海上风电机组的时空‑功率特性分析；获取海上风电机组的运行数据，并对获取的数据进行特征向量的提取；对获取的运行数据进行聚类；根据运行数据的聚类构建基于布谷鸟优化算法反向传播神经网络的模型。本方法保证了建模所用变量与预测功率的强相关性；在所构建的海上风电功率预测反向传播神经网络模型的参数优化中引入了布谷鸟优化算法，有效提升了预测结果的精确性，促进了电网的稳定运行。
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公开(公告)号：CN114066085A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111402300.9
申请日：2021-11-19
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本发明提供一种光伏电站清洁优化调度方法与装置，属于光伏发电技术领域。其中，本发明的方法包括下述具体步骤：构建光伏电池积尘量预测模型，并对积尘量进行预测；根据所述光伏电池积尘量预测模型，以得到发电功率；根据所述发电功率与积尘清洗成本，提出了光伏电站总利润模型；根据环境条件与得到的积尘量，以得到调度周期内光伏电站最佳清洗调度方案。本发明提出了周期内光伏电池板积尘量预测模型，为光伏电站调度决策提供参考，综合考虑发电功率预测、积尘清洗方案费用及电价，给出了电站总利润模型，解决了光伏发电系统积尘清洗调度优化问题。
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公开(公告)号：CN114153826B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202111312716.1
申请日：2021-11-08
申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/23 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G06Q50/06
摘要： 本公开提供一种基于增强卷积去噪算法的风电机组数据清洗方法及装置。所述方法包括：基于SCADA系统，采集风电机组的风电数据；对所述风电机组的风电数据，采用模糊C均值FCM进行数据聚类；对聚类处理后的所述风电数据，基于增强卷积神经网络进行数据去噪；对去噪处理后的所述风电数据，基于布谷鸟算法进行数据缺失值填补和无效值处理，完成风电机组数据清洗。本公开的风电机组数据清洗，为风电机组的状态监测和异常检测以及长短期风电功率预测等奠定了良好的基础。在风机数据去噪中引入了增强卷积神经网络方法，并且在神经网络隐藏层的输出附加辅助监督信息作为正则化约束，可有效提高数据去噪的效率和精确性。
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