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公开(公告)号：CN116365544B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202310256469.0
申请日：2023-03-16
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种考虑湍流特性的风电一次调频改进超速减载控制方法，其特征在于：该改进超速减载控制方法通过获取湍流特性指标与减载转矩增益系数的对应关系，得出减载转矩增益系数的取值范围并确定减载转矩增益系数的整定算法，采用该整定算法根据湍流特性指标对减载转矩增益系数进行动态优化，以提升风电机组在湍流风速下参与电网调频的性能。本发明的改进超速减载控制方法提出了根据湍流特性指标对减载转矩增益系数进行动态优化的策略，该策略量化了湍流特性指标与减载转矩增益系数的数学关系，并据此得出减载转矩增益系数的取值范围，所提策略在调频效果和转速特性等方面具有很好的有效性和优越性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116365544A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310256469.0
申请日：2023-03-16
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种考虑湍流特性的风电一次调频改进超速减载控制方法，其特征在于：该改进超速减载控制方法通过获取湍流特性指标与减载转矩增益系数的对应关系，得出减载转矩增益系数的取值范围并确定减载转矩增益系数的整定算法，采用该整定算法根据湍流特性指标对减载转矩增益系数进行动态优化，以提升风电机组在湍流风速下参与电网调频的性能。本发明的改进超速减载控制方法提出了根据湍流特性指标对减载转矩增益系数进行动态优化的策略，该策略量化了湍流特性指标与减载转矩增益系数的数学关系，并据此得出减载转矩增益系数的取值范围，所提策略在调频效果和转速特性等方面具有很好的有效性和优越性。
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公开(公告)号：CN115713831A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211409356.1
申请日：2022-11-11
IPC: G08B17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多参量的电缆隧道火灾监控及灭火方法，该方法配备地面火灾监控终端、超细干粉灭火系统，该方法的判断基于某一测点获得的实时温度t、实时CO浓度c1和实时烟雾浓度c2、实时温度斜率值k1、实时CO浓度斜率值k2和实时烟雾浓度斜率值k3；步骤如下：S1、对六参量监控数据单独判断，发生异常则进入步骤S3、无异常则进入步骤S2；S2、监控数据转为历史经验数据；S3、结合火灾决策规则进行多参量监控数据融合判断，判断发生火灾则进入步骤S4、判断未发生火灾则进入步骤S5；S4、触发超细干粉灭火系统进行灭火；S5、将异常推送给运维人员记录分析。本发明的方法适用于电缆隧道的复杂现场实施环境，保证高压电缆的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN116365546B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202310358005.0
申请日：2023-04-04
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种风电场多机组调频参考功率协同分配的方法，该方法步骤如下：获取表征调频能力的转子动能因子与转子动能之间的数学关系；获取表征调频能力的机组容量因子与运行点功率之间的数学关系；基于转子动能因子和机组容量因子确定协同控制系数Ka_i的整定算法；在调频策略模块上引入协同控制系数Ka_i，让运行于不同风况下的风电机组调频参考功率按能分配。本发明的风电场多机组调频参考功率协同分配的方法在综合控制方式调频策略基础上量化了风电机组之间的可参与调频程度的差异、优化了机组之间的协同控制系数，在调频功率分配、机组转速保护和频率效果等方面具有很好的有效性和优越性，能够避免机组触发保护动作、能够提升频率的稳定性。
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公开(公告)号：CN116365546A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310358005.0
申请日：2023-04-04
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种风电场多机组调频参考功率协同分配的方法，该方法步骤如下：获取表征调频能力的转子动能因子与转子动能之间的数学关系；获取表征调频能力的机组容量因子与运行点功率之间的数学关系；基于转子动能因子和机组容量因子确定协同控制系数Ka_i的整定算法；在调频策略模块上引入协同控制系数Ka_i，让运行于不同风况下的风电机组调频参考功率按能分配。本发明的风电场多机组调频参考功率协同分配的方法在综合控制方式调频策略基础上量化了风电机组之间的可参与调频程度的差异、优化了机组之间的协同控制系数，在调频功率分配、机组转速保护和频率效果等方面具有很好的有效性和优越性，能够避免机组触发保护动作、能够提升频率的稳定性。
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公开(公告)号：CN115905998A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211421291.2
申请日：2022-11-14
IPC: G06F18/25 , G01K3/00 , G01N33/00 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种多传感器数据融合结合FWA‑BP神经网络算法的电缆隧道灭火决策方法，该灭火决策方法所采用的多参量传感器布置在多个点位，每个点位皆包括至少一个温度传感器、一个CO传感器、一个烟雾传感器，该灭火决策方法的步骤如下：A、采用改进模糊支持度函数将同参量多点位监测数据进行融合，获得温度融合数据、CO浓度融合数据、烟雾融合数据；B、对获得的多参量融合数据进行主成分分析降噪、创建并训练基于FWA‑BP神经网络算法的多参量数据融合模型，即电缆火灾FWA‑BP神经网络模型；C、输入测试数据验证，输出灭火决策及灭火范围。本发明能够使得火灾报警的误报率很大程度上得到缩减、保证高压电缆的安全稳定运行。
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