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公开(公告)号:CN111898828A
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN202010769698.9
申请日:2020-08-04
申请人: 华能四川水电有限公司 , 太极计算机股份有限公司 , 中国华能集团有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于极限学习机的水力发电预测方法,该方法包括以下步骤:从水利发电系统中获取参数数据信息,预处理数据;分割数据成互斥的两部分,一部分进行数据训练,一部分进行数据测试;获取训练数据,并采用训练数据建立模型;采用交叉验证、网格搜索、模型评估的方法,模型训练,获得最优模型;采用训练好的最优ELM模型预测测试数据,获得并输出预测结果,其中,ELM为极限学习机模型;通过该方法,展示了更快的学习速度和更好的泛化能力;更准确有效地预测水力发电,降低了成本,提高了学习速率。
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公开(公告)号:CN111582534A
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN202010156680.1
申请日:2020-03-09
申请人: 华能四川水电有限公司 , 太极计算机股份有限公司 , 中国华能集团有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于极限学习机的水力发电预测方法,该方法包括以下步骤:从水利发电系统中获取参数数据信息,预处理数据;分割数据成互斥的两部分,一部分进行数据训练,一部分进行数据测试;获取训练数据,并采用训练数据建立模型;采用交叉验证、网格搜索、模型评估的方法,模型训练,获得最优模型;采用训练好的最优ELM模型预测测试数据,获得并输出预测结果,其中,ELM为极限学习机模型;通过该方法,展示了更快的学习速度和更好的泛化能力;更准确有效地预测水力发电,降低了成本,提高了学习速率。
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公开(公告)号:CN115081044A
公开(公告)日:2022-09-20
申请号:CN202210804806.0
申请日:2022-07-08
申请人: 福建华电福瑞能源发展有限公司福建分公司 , 太极计算机股份有限公司
摘要: 一种基于形变关联关系的多边坡形变预测方法,涉及边坡形变检测技术领域,用于解决多边坡多区域及环形边坡区域形变预测的技术问题。所述基于形变关联关系的多边坡形变预测方法,包括以下步骤:基于地理位置构建三维空间坐标系;以监测点是否属于同一边坡,两两度量监测点间形变关联关系;构建监测点间滑坡关联关系邻接矩阵;基于时间序列的边坡形变数据与形变关联关系矩阵数据融合;基于双向LSTM神经网络,对数据融合结果进行形变拟合训练,并对各个监测点形变位移坐标偏差进行预测。
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公开(公告)号:CN117869207B
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202311637635.8
申请日:2023-12-01
申请人: 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: F03D17/00
摘要: 本说明书实施例公开了一种风电机组发电性能检测方法、装置,方法包括:获取待测风电机组的历史数据,所述历史数据包括风速和功率;基于历史数据,生成该风电机组的功率曲线的二值图像;利用主动形状模型对功率曲线的二值图像进行建模,生成带有一组候选分割边界的候选图像,并基于类不确定性和IoU约束从候选分割边界中确定最优分割边界;将功率曲线上位于最优分割边界外的数据识别为异常点,利用贝叶斯根因诊断模型对异常点进行异常诊断,输出风电机组的异常原因。装置基于方法实现。本说明书实施例能够识别各类型号的风电机组上的异常数据并能得到异常原因。
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公开(公告)号:CN117076863A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202311064897.X
申请日:2023-08-23
申请人: 福建华电福瑞能源发展有限公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: G06F18/10 , G06F18/23 , G06F18/2413 , G06F16/25 , G06Q50/06 , G06F16/9035
摘要: 本发明公开了一种面向发电领域的数据规范化治理方法及系统,涉及发电领域数据统筹技术领域,包括,收集发电领域相关数据,并根据收集到的数据制定规范;系统自动采集业务数据;完成数据接入,数据处理,数据存储,数据驱动;对生产数据进行分析及处理。本发明所述方法可以有效解决目前多个业务系统存在多头报送且报送目标众多,方式混杂,数据采集点不稳定,数据无统一的管控组织且手工填报数据没有统一的填报系统,导致报送数据缺乏统一审核流程,以及报送数据关注指标众多,完全依靠人工处置,报送时间集中,且报送量大的问题,实现风机设备健康状态可洞察,为电厂运维及技术人员提供机组性能优化建议。
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公开(公告)号:CN113623143A
公开(公告)日:2021-11-09
申请号:CN202110936961.3
申请日:2021-08-16
申请人: 福州南泰电力科技有限公司 , 中国华电集团有限公司福建分公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: F03D17/00
摘要: 一种风电机组发电量损失根因自动识别系统及其实现方法,涉及风电机组发电量损失分析技术领域,其能够在风电机组运行过程中,自动分析机组因电网限电、机组故障、机组检修、自身性能降低等多种原因而损失的发电量,并且能够自动分析性能损失根因,给出维护建议,进而有效提升机组发电量。所述风电机组发电量损失根因自动识别系统中,先通过分析机组状态数据,将机组进行划分,再基于机组理论功率曲线、风速和发电量数据分析出机组各项损失电量;再通过输入机组运行数据,自动分析计算并得出性能损失根因,再给出相关运维建议。
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公开(公告)号:CN117869207A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311637635.8
申请日:2023-12-01
申请人: 太极计算机股份有限公司
IPC分类号: F03D17/00
摘要: 本说明书实施例公开了一种风电机组发电性能检测方法、装置,方法包括:获取待测风电机组的历史数据,所述历史数据包括风速和功率;基于历史数据,生成该风电机组的功率曲线的二值图像;利用主动形状模型对功率曲线的二值图像进行建模,生成带有一组候选分割边界的候选图像,并基于类不确定性和IoU约束从候选分割边界中确定最优分割边界;将功率曲线上位于最优分割边界外的数据识别为异常点,利用贝叶斯根因诊断模型对异常点进行异常诊断,输出风电机组的异常原因。装置基于方法实现。本说明书实施例能够识别各类型号的风电机组上的异常数据并能得到异常原因。
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