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公开(公告)号：CN109872077A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910178117.1
申请日：2019-03-08
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提出一种双水内冷同步调相机冷却水系统的状态评价方法及其装置，解决了双水内冷同步电机定子冷却水系统和转子冷却水系统健康状态的实时评价问题，包括定子冷却水系统和转子冷却水系统状态评价指标体系的建立、评价指标的去量纲化、健康状态等级的划分、各评价指标权重的确定以及具体的状态评价步骤。本发明采用熵权法实时确立各指标的动态权重、基于相似云确定待评价云与各标准云的相似度、采用最大相似度原则确定冷却水系统的健康状态。本发明能够反映出双水内冷同步电机定子冷却水系统和转子冷却水系统的真实健康状态，并可实现冷却水系统的在线状态评价。
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公开(公告)号：CN109872077B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910178117.1
申请日：2019-03-08
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提出一种双水内冷同步调相机冷却水系统的状态评价方法及其装置，解决了双水内冷同步电机定子冷却水系统和转子冷却水系统健康状态的实时评价问题，包括定子冷却水系统和转子冷却水系统状态评价指标体系的建立、评价指标的去量纲化、健康状态等级的划分、各评价指标权重的确定以及具体的状态评价步骤。本发明采用熵权法实时确立各指标的动态权重、基于相似云确定待评价云与各标准云的相似度、采用最大相似度原则确定冷却水系统的健康状态。本发明能够反映出双水内冷同步电机定子冷却水系统和转子冷却水系统的真实健康状态，并可实现冷却水系统的在线状态评价。
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公开(公告)号：CN110531266B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910971033.3
申请日：2019-10-14
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
发明人： 孙福春 , 王安东 , 曹志伟 , 孙善华 , 王继豪 , 李明 , 李俊卿 , 陈雅婷 , 李斯璇 , 辜超 , 雍军 , 邢海文 , 代海涛 , 赵永正 , 赵富强 , 许光可 , 张围围 , 李星 , 陈令英 , 袁韶璞 , 王楠 , 许冬冬
摘要： 本发明基于长短时记忆网络(LSTM)实现同步电机励磁绕组匝间短路的故障预警。采集数据后进行归一化处理；然后建立LSTM网络并训练网络模型，确定故障预警值，由此判断励磁绕组是否正常。本发明以9个物理量作为自变量，3个物理量作为输出量训练LSTM网络；然后将3个输出量进行数据融合，实现故障预警。本发明充分考虑了与转子匝间短路相关的物理量，避免了某一种物理量测量不准确或因信号受到干扰而造成的预测值不准确的情况，克服了采用转子振动变化法等单个判据存在的缺陷，能够对励磁绕组匝间短路早期故障进行预警，在同步电机负荷波动较大的情况下仍检测出故障，且不需要在同步电机内添加额外的测量装置，具有简便易行的优点。
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公开(公告)号：CN110531266A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910971033.3
申请日：2019-10-14
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
发明人： 孙福春 , 王安东 , 曹志伟 , 孙善华 , 王继豪 , 李明 , 李俊卿 , 陈雅婷 , 李斯璇 , 辜超 , 雍军 , 邢海文 , 代海涛 , 赵永正 , 赵富强 , 许光可 , 张围围 , 李星 , 陈令英 , 袁韶璞 , 王楠 , 许冬冬
摘要： 本发明基于长短时记忆网络(LSTM)实现同步电机励磁绕组匝间短路的故障预警。采集数据后进行归一化处理；然后建立LSTM网络并训练网络模型，确定故障预警值，由此判断励磁绕组是否正常。本发明以9个物理量作为自变量，3个物理量作为输出量训练LSTM网络；然后将3个输出量进行数据融合，实现故障预警。本发明充分考虑了与转子匝间短路相关的物理量，避免了某一种物理量测量不准确或因信号受到干扰而造成的预测值不准确的情况，克服了采用转子振动变化法等单个判据存在的缺陷，能够对励磁绕组匝间短路早期故障进行预警，在同步电机负荷波动较大的情况下仍检测出故障，且不需要在同步电机内添加额外的测量装置，具有简便易行的优点。
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公开(公告)号：CN110428151A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910651574.8
申请日：2019-07-18
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 王安东 , 孙福春 , 曹志伟 , 孙善华 , 王继豪 , 李明 , 李俊卿 , 辜超 , 雍军 , 邢海文 , 代海涛 , 赵永正 , 赵富强 , 许光可 , 张围围 , 李星 , 陈令英 , 袁韶璞 , 王楠 , 许冬冬
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明提出一种同步调相机油系统的状态评价方法，首先建立同步调相机油系统的状态评价指标体系，对所述同步调相油系统的健康状态进行定性划分，并对各评价指标数据进行归一化预处理，判断是否有评价指标的归一化数值为1，如果是，则评价结果为“故障”，如果否，则求各预处理后的评价指标的隶属度，构建模糊评判矩阵并求各评价指标的权重，最后结合模糊评判矩阵和权重给出油系统的状态评价结果。本发明既排除了主观因素的干扰，又降低了评价成本，能够对油系统健康状态做出正确评价，以便对其潜在故障及早发现，可以延长调相机的使用寿命，为用户带来显著的经济效益。
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公开(公告)号：CN111062508B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201910241033.8
申请日：2019-03-28
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/27
摘要： 一种基于大数据技术评估风电机组实时运行状态的方法，所述方法包括构建风电机组状态评估的项目层、建立各指标与对应监测量间的联系、提出风电机组运行状态指标的预测方法及建立风电机组运行状态的评估模型等。本发明通过使用一系列的大数据分析建模技术，深度挖掘风机评估指标与系统监测量的内部关系，使用深度学习提高了评估指标的预测准确性，并计及了风机的实时运行状态对于相应部件劣化度的影响，使用动态劣化度和动态权重对各评估指标的瞬时值和变动趋势综合起来进行量化，增强了风机状态评估的可信度。本发明能够节约机组维修成本，对风电场的安全运行及维护工作具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN110717610B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201810815187.9
申请日：2018-07-11
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明提供一种基于数据挖掘的风电功率预测方法，包括以下步骤：a.数据采集与预处理；b.分别使用属性快速约简算法、互信息算法和随机森林算法选出预测模型的输入向量集；c.使用选出的输入向量，基于最小二乘支持向量回归算法初步预测出风电功率；d.算出初步预测功率与实际功率的误差，使用迭代自组织数据分析算法对误差自动分类后基于马尔科夫链原理算出误差的状态转移概率矩阵，进一步得到功率修正值；e.根据误差性能指标择优。本发明考虑了输入向量影响，并首次提出了基于迭代自组织数据分析和马尔科夫链的修正方法，不仅实现了输入向量的有效降维还提高了预测速度和精度。
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公开(公告)号：CN104569733B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201510011621.4
申请日：2015-01-09
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 一种确定电机励磁绕组匝间短路故障位置的方法，所述方法在同步电机运行过程中采集定子绕组一条支路的电流信号，并对该信号进行快速傅立叶变换，得到其各次谐波幅值，然后从中找到作为故障特征谐波的由励磁绕组匝间短路引起的定子支路谐波电流，并计算不同次数的故障特征谐波电流幅值之比，最后将该比值与事先通过仿真得到的比值进行比较，找到与该比值相对应的故障，从而确定存在匝间短路故障的线圈。本发明无需在电机定子膛内安装探测线圈就可实现励磁绕组匝间短路故障的定位，具有定位准确度高、适用范围广等优点。本发明可帮助维修人员精确定位励磁绕组匝间短路故障，为及时排除安全隐患，防止短路故障进一步蔓延创造了有利条件。
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公开(公告)号：CN102998591B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210518935.X
申请日：2012-12-06
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G01R31/06
摘要： 一种发电机转子绕组动态匝间短路故障的定位方法，所述方法为：打开发电机定子任意一相并联支路端口，使电机空载运行，采集定子端口打开相的绕组支路电压信号，并对该信号进行快速傅立叶变换，得到定子支路电压频谱图，然后计算其基波、二次、三次、四次谐波有效值相对于无故障电机的变化量,进而得到基波和三次谐波有效值变化量的比值以及二次和四次谐波有效值变化量的比值，最后将这两个比值与事先通过仿真得到的比值进行比较，找到与该比值相对应的故障，从而确定存在动态匝间短路故障的线圈。本发明具有定位准确度高、适用范围广等优点，它可以及时发现转子绕组动态匝间短路故障，防止故障进一步蔓延造成重大损失。
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公开(公告)号：CN110717610A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201810815187.9
申请日：2018-07-11
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明提供一种基于数据挖掘的风电功率预测方法，包括以下步骤：a.数据采集与预处理；b.分别使用属性快速约简算法、互信息算法和随机森林算法选出预测模型的输入向量集；c.使用选出的输入向量，基于最小二乘支持向量回归算法初步预测出风电功率；d.算出初步预测功率与实际功率的误差，使用迭代自组织数据分析算法对误差自动分类后基于马尔科夫链原理算出误差的状态转移概率矩阵，进一步得到功率修正值；e.根据误差性能指标择优。本发明考虑了输入向量影响，并首次提出了基于迭代自组织数据分析和马尔科夫链的修正方法，不仅实现了输入向量的有效降维还提高了预测速度和精度。
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