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公开(公告)号：CN104283234A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410352276.6
申请日：2014-07-23
申请人： 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学(保定)
CPC分类号： Y02E10/763 , Y04S10/54 , H02J3/386 , G06Q10/06315 , G06Q50/06 , H02J2003/007
摘要： 一种基于大时间尺度机组检修的风电接纳能力评估方法，用于解决电网长期规划领域对风电接纳能力的正确评估问题。它包括以下步骤：ⅰ、确定机组检修和机组组合优化模型；ⅱ、求解上述优化模型，计算评价电网风电接纳能力的各量化指标；ⅲ、根据电网风电接纳能力的各量化指标，对风电接收能力进行评估。本发明可深度感知当前运行环境下电网接纳风电的能力，可为调度人员进行发电计划制定、实时运行控制提供有效的参考依据，可提前防范大规模风电并网对电网安全运行带来的风险，从而大大提高了风电接入后电网的安全运行水平和风电消纳能力。
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公开(公告)号：CN104268705A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410521062.7
申请日：2014-09-30
申请人： 国家电网公司 , 国网黑龙江省电力有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 一种电力物资配送中心选址方法，所述方法包括以下步骤：A、将目标区域划分为子区域；B、在各子区域内将配送中心设定在不同物流节点处，确定所述子区域内供应商和所述不同位置的配送中心到需求点的加权距离和；C、将各子区域内所述加权距离和最小处对应的配送中心位置确定为所述子区域的配送中心位置。通过采用本发明的电力物资配送中心选址方法，能够考虑供应商库存管理模式和联合库存管理模式的特点，基于虚拟库存技术和时间满意度确定合适的电力物资配送中心的选址，由此满足复杂的电力配送系统要求，优化资源，提高服务质量。
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公开(公告)号：CN104268705B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201410521062.7
申请日：2014-09-30
申请人： 国家电网公司 , 国网黑龙江省电力有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 一种电力物资配送中心选址方法，所述方法包括以下步骤：A、将目标区域划分为子区域；B、在各子区域内将配送中心设定在不同物流节点处，确定所述子区域内供应商和所述不同位置的配送中心到需求点的加权距离和；C、将各子区域内所述加权距离和最小处对应的配送中心位置确定为所述子区域的配送中心位置。通过采用本发明的电力物资配送中心选址方法，能够考虑供应商库存管理模式和联合库存管理模式的特点，基于虚拟库存技术和时间满意度确定合适的电力物资配送中心的选址，由此满足复杂的电力配送系统要求，优化资源，提高服务质量。
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公开(公告)号：CN104949778A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510317394.8
申请日：2015-06-11
申请人： 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司璧山供电分公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G01L1/18
摘要： 本发明公开了一种高压隔离开关触指压力检测装置，包括：管状手柄，其具有管状柄体，管状柄体顶部设置滑槽底面板，下部的侧壁上设置外接线孔，底部设置后盖；模拟触头组件，其具有左、右模拟触头，滑槽及压阻效应型柔性薄膜式传感器；测量显示组件，其具有测量显示器及传感器信号线，传感器信号线一端与压阻效应型柔性薄膜式传感器的输出端连接，另一端穿出外接线孔，与测量显示器连接。本发明设计合理、结构紧凑、体积小、重量轻；采用薄膜式压力传感器，测量精度较高；模拟触头与实际触头大小形状相同，规避了接触面积等因素对实际测量的影响，测量结果更为精确，并减少了对触指的机械损伤。
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公开(公告)号：CN118911937A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410986818.9
申请日：2024-07-23
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明属于风电机组故障诊断技术领域，公开了一种基于转频波动特性的风电机组叶轮不平衡诊断方法，包括以下步骤：基于局部峰值搜索算法获取风电机组齿轮箱振动信号的时频脊线和叶轮瞬时转频曲线；对提取的叶轮瞬时转频曲线进行角域重采样，获得角域上的叶轮瞬时转频；运用最小二乘法原理对角域瞬时转频曲线进行多项式拟合去除趋势项，获得叶轮瞬时转频的波动项；对角域叶轮瞬时转频波动项进行傅里叶变换，获得频谱分析，提取并分析信号中频率成分，实现风电机组叶轮质量不平衡故障诊断。本发明采用上述一种基于转频波动特性的风电机组叶轮不平衡诊断方法，实现对风电机组叶轮不平衡故障的准确诊断，提升风电机组的运行可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN116304868A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310203930.6
申请日：2023-03-06
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G01M13/04
摘要： 本发明公开了一种基于MFCNN模型的滚动轴承多故障诊断模型及方法，包括基于CNN模型改进的MFCNN模型，所述MFCNN模型包括依次设置的信号输入层、第一卷积层、第一批量归一化层、第一平均池化层、第二卷积层、第二批量归一化层、第二平均池化层、第三卷积层、第三批量归一化层、第三平均池化层、全局平均池化层和输出层。本发明采用上述基于MFCNN模型的滚动轴承多故障诊断模型及方法，通过对传统神经网络(CNN)的改进，能够大幅度提高轴承多故障分类时诊断结果的准确率。
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公开(公告)号：CN116223955A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310227896.6
申请日：2023-03-10
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G01R31/00 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G01R31/62 , G01H17/00
摘要： 本发明公开了一种基于HPO‑SVM的电力变压器典型故障声纹诊断方法，包括以下步骤：S1，采集声纹数据输入分析计算机中；S2，对采集到的声纹信号进行CEEMDAN分解，然后进行包络谱峭度计算并筛选；S3，利用HPO算法对SVM中核函数的惩罚因子C与核函数参数g进行参数寻优，将最优位置的C与g值赋给SVM；S4，输入故障数据训练集到SVM中构建故障模型；S5，输入故障测试集检验HPO‑SVM算法对电力变压器声纹信号的诊断与分类能力。本发明采用上述一种基于HPO‑SVM的电力变压器典型故障声纹诊断方法，能够解决在处理存在故障特征重合的电力变压器声纹信号中存在分类结果混叠、收敛速度慢与分类效果差的问题。
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公开(公告)号：CN116223040A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310209121.6
申请日：2023-03-07
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G01M13/045 , B65G43/02 , B65G15/00 , G06F17/15 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/00
摘要： 本发明公开了一种托辊故障声学信号特征提取及定位方法，包括以下步骤：S1、对麦克风阵列阵元参数化仿真及选型；S2、利用麦克风阵列对托辊轴承故障音频信息进行采集和预处理；S3、对各通道信号进行VMD分解，提取声学信号中的故障特征信息，实现不同信源分离，从而抑制传递路径的噪声干扰；S4、选取包含托辊轴承故障循环冲击特征的最优子带；S5、利用C‑Beamforming算法对VMD最优子带信号进行旁瓣抑制，进行声源成像及声源定位，以实现高分辨率声源定位。本发明采用上述托辊故障声学信号特征提取及定位方法，能够有效抑制干扰声源及传递路径耦合噪声影响，实现托辊轴承故障声源的特征提取及高分辨率定位。
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公开(公告)号：CN116222997A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310209119.9
申请日：2023-03-07
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G01M13/00 , G01H17/00 , G10L25/48 , G10L25/30 , G10L21/0216 , G06F18/241 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了基于波束形成及时空网络的托辊故障声源距离估计方法，包括以下步骤：BCL模型构建及验证‑利用麦克风阵列采集不同距离的托辊故障声源数据，经波束形成定位处理构建数据样本集‑通过CNN层获得数据采样集的空间特性，再借助LSTM层在序列上的建模功能，将由空间数据所组成的序列信息注入LSTM网络，获得空间时序信息‑将空间时序信息注入Softmax分类器，通过对不同的故障距离特征进行分类，将分类结果作为BCL模型的输出。本发明采用上述基于波束形成及时空网络的托辊故障声源距离估计方法，减少了人工提取故障特征以及检测故障位置等步骤，能够在复杂环境下实现故障距离估计且保持较高准确率。
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公开(公告)号：CN116106004A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202111321248.4
申请日：2021-11-09
申请人： 河北建设集团股份有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G01M13/028 , G01M13/021 , G06F17/14
摘要： 本发明公开了一种基于同步提取变换的多源时频脊线提取方法，包括：获取齿轮箱时域振动信号；对时域振动信号进行变分模态分解滤波，得到特征模态分量时域振动信号；对特征模态分量时域振动信号进行同步提取变换时频分析；根据局部峰值搜索算法提取转轴转频、齿轮啮合频率时频脊线；基于多源脊线融合方法优化时频脊线，提取转频曲线；基于转频曲线对特征模态分量时域振动信号进行阶次跟踪，从角域阶次谱中得到转轴故障特征阶次。改善了频率突变情况且IF融合精度高，从阶次跟踪后信号阶次谱中得到故障特征阶次，改善了频率模糊现象，优化了轴承故障特征提取效果。
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