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公开(公告)号：CN117436160A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310825861.2
申请日：2023-07-06
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明涉及混凝土坝结构安全监测技术领域，尤其是指一种面向大坝变形的多点监测互验拟合方法、装置及存储介质。本发明所述的面向大坝变形的多点监测互验拟合方法，选取荷载作用下混凝土坝结构响应最直观的变形效应量作为指标，建立混凝土坝变形单测点统计模型，在混凝土坝混凝土坝变形单测点统计模型构建的基础上，通过模糊聚类体现测点的时空关联性，进而借助多任务高斯过程回归模型良好的非线性处理能力，以结构测点长序列测值数据为输入，构建混凝土坝多测点变形监控模型，开展混凝土坝不同部位区域变形的预测；充分体现了混凝土坝的结构整体性和空间分布规律，提高了混凝土坝整体变形的预测精度。
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公开(公告)号：CN116932646A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310833221.6
申请日：2023-07-07
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Inventor： 彭鹏 , 刘瞳昌 , 任鑫 , 张志高 , 王永治 , 席盛代 , 王静 , 赵利锋 , 禹跃美 , 朱立新 , 张宏 , 杨昶宇 , 王薇 , 齐心 , 徐思达 , 徐剑 , 董智磊 , 杨康
Abstract: 本公开提出一种MySQL数据库的数据变化信息获取方法、装置、设备和介质，该方法包括：获取目标数据库的主从复制协议，其中，目标数据库是MySQL数据库，基于主从复制协议，搭建程序框架，将程序框架集成至应用服务，基于应用服务，获取目标数据库的数据变化信息。通过实施本公开的方法，基于主从复制协议所搭建的程序框架能够充当目标数据库的从数据库，从而使应用服务能够快速、准确地获取目标数据库的数据变化信息，有效提升获取数据变化信息的实时性。
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公开(公告)号：CN113295412B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110580886.1
申请日：2021-05-26
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种检测立式水轮发电机组导轴承受力不平衡原因的方法，包括：1）从现有监测系统获取发电机组各个导轴承相应数据；2）设定发电机组各个导轴承相应数据；3）根据水轮发电机组相就参数及工况，进行比较后，得到摆度是否正常：4）找出摆度异常原因；5）采取措施处理摆度异常问题；6）处理结果检验。有效、准确、提前检测出水轮发电机组对应导轴承摆度异常的原因，并进行预警、处理，为水轮发电机机组检修、维护提供参考和指导，防止事故扩大，减少因故障扩大进行抢修而造成的损失，避免给企业带来巨大的经济损失。
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公开(公告)号：CN113217257B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110651402.8
申请日：2021-06-10
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种检测水轮机水力不平衡故障的方法，包括：1）通过计算机监控系统及机组在线监测系统，实时获取水导轴承n块轴瓦温度、水导轴承X、Y向摆度峰峰值，发电机运行设定值；2）计算温度最大值与设定值变化量ΔT；3）计算温度数据极差值Δt；4）温度数据离散度值Vs；5）计算X、Y向摆度峰峰值之差ΔS峰‑峰；6）温度数据离散度变化系数Kv、水导轴承X、Y两个方向的摆度峰峰值之差ΔS峰‑峰的变化系数Ks；7）故障判断；8）制定检查消缺计划、消除故障，保证水轮发电机组稳定、可靠运行，提升水轮发电机组的可利用小时数。
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公开(公告)号：CN114996247A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210425694.8
申请日：2022-04-22
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F21/62 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种大型流域水电企业数据治理方法，包括如下步骤：构建水电领域的数据资产体系；建立水电领域的数据标准体系；建立水电领域的数据质量校核规则体系；建立水电领域的数据安全策略形成具有水电领域特色且分层、分级结构清晰，对水电领域业务管控有支撑保障的数据地图，实现水电领域的数据可溯、可查、可应用，并且通过数据安全管理模块，实现水电领域的生产数据从数据密级定义、敏感数据识别、配置安全策略、安全访问控制配置等方式实现数据安全管控，保障平台数据安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113405652A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110529255.7
申请日：2021-05-14
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明提供一种基于键相的水轮发电机组振摆波形等相位处理方法，包括以下步骤：1）将键相传感器安装于发电机主轴的+X方位，在发电机主轴上设置一个凹或凸点，以发电机旋转一周时该凹或凸点扫过键相传感器的时间点作为各种波形数据同步采集的相位起始点，记为0°，各种波形数据起始时间记为0ms；2）设发电机每旋转一周的时间为T、每周采样点数为N，每个摆度或振动波形数据点的采集时间间隔为：T/（N‑1），且具有相同的相位间隔：360°/N；3）进行键相点数修正、计算发电机每旋转一周的实际波形数据点数、波形数据修正。指导维护人员准确判断机组运行情况，保障机组正常运行。
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公开(公告)号：CN113217255A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110528246.6
申请日：2021-05-14
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于摆度波形数据监测立式水轮发电机主轴线曲折的方法，包括下列步骤：1）通过水轮发电机组状态监测系统，从分别安装在上导、下导、水导三个轴承部位的+X方向、+Y方向的共六个位移传感器，获取360°上n个位点的轴承摆度波形值；2）表示各轴承的摆度波形值；3）计算各轴承的摆度波形平均值：4）计算各轴承的实际摆度波形值；5）按照水平投影原理计算主轴线曲折度；6）合成曲折度；7）计算实际相位值；8）计算各曲折度的分量；9）计算曲折度平均值；10）计算曲折方位；11）计算结果与实际测量偏差小于0.04mm/m为正常，大于的出现曲折。提高机组运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN111537257A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010480816.4
申请日：2020-05-30
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种在线检测水轮发电机空气冷却器异常方法，包括：设定发电机定子铁芯正常温度值、最高温度报警值、空气冷却器正常流体温差、报警值；获取发电机定子铁芯温度值、空气冷却器进水和出水温度、冷风和热风温度、有功功率、励磁电流、水轮机导叶开度、发电机组工作水头；计算各参数平均值、温差值；建立数学模型得到定子铁芯当前最高温度值、冷却器当前流体温差；计算定子铁芯最高温度、冷却器流体温差缓变量；计算定子铁芯最高温度、空气冷却器流体温差的一级、二级报警预测值，检测出水轮发电机空气冷却器存在异常，制定检修、处理计划及措施，对空气冷却器进行处理。
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公开(公告)号：CN119341835A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411609804.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司
Inventor： 钱晓寒 , 肖亮 , 温世伶 , 曹一凡 , 吴涛 , 刘吉涛 , 李学红 , 禹跃美 , 黄超 , 李沁璇 , 祖立辉 , 杨昶宇 , 张宏 , 朱立新 , 白苹 , 孙贺 , 方芳 , 苏洪玉
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于SDN的网络安全动态防护与多因子认证管控平台，涉及工业控制网络安全技术领域，该通过用户行为数据采集模块和行为特征分析模块的协同工作，本发明能够实时监测用户的操作行为，如剪切板操作、网络请求、下载流量以及USB设备连接等。这种多维度的监控方式，结合无量纲处理技术，对用户行为数据进行标准化处理，生成剪切行为指数YcJ和异常操作指数Ycc并评估，当评估存在异常时，系统立即发出预警指令，并触发相应的认证流程。通过行为特征指数Btxs的计算与分析，动态评估当前用户的操作是否符合正常行为模式，进一步判断是否需要更高级别的多因子认证。不仅能够有效识别异常行为，还能降低误报的风险。
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公开(公告)号：CN117371582A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311228431.9
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本公开提出一种基于混合深度学习模型的水位预测方法和装置，该方法包括：获取目标区域的样本数据集、当前水位影响因素特征和当前观测水位值，将样本数据集输入至混合深度学习模型的特征提取层中，以提取得到目标水位影响因素特征，其中，特征提取层包括多个混合单元，混合单元由门控循环单元GRU和长短期记忆网络LSTM混合组成，在混合深度学习模型中基于预设函数处理当前水位影响因素特征、当前观测水位值和目标水位影响因素特征，以得到目标预测水位值，由此，能够基于混合深度学习模型有效提升水位预测效率，结合当前水位影响因素特征、当前观测水位值和目标水位影响因素特征有效提升水位预测准确性。
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