基于信息熵及自联想回归模型的机组能效监测诊断方法

    公开(公告)号:CN115186754A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210839653.3

    申请日:2022-07-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵及自联想回归模型的机组能效监测诊断方法,包括:收集机组全工况运行区间的历史数据,并对历史数据进行预处理;将条件参数以决策变量最小化为目标进行聚类,建立最优运行工况区的状态估计模型;根据条件参数的信息熵权确定各条件参数的权重值;实时将机组运行过程中的条件参数输入最优运行工况区的状态估计模型中,预测出条件参数的估计值,计算估计值与测量值的偏差结合权重值,构造能效偏离度,滤波处理后,得到滑动平均偏离度;将滑动平均偏离度与低能效偏离度阈值、高能效偏离度阈值进行比较,给出机组能效监测诊断方案。本发明基于自联想回归估计、数据聚类及信息熵的融合性数据挖掘模型,用于机组的能效监测。

    一种基于频率下降率的电网分区方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119231569A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411629213.0

    申请日:2024-11-15

    Abstract: 本发明涉及电力系统调频技术领域,尤其涉及一种基于频率下降率的电网分区方法、装置、设备及介质,方法包括:根据电网功率扰动地点和同步发电机节点的同步转矩系数,得到扰动功率于0+时刻在不同发电机之间的分布;根据发电机的转子运动方程,结合发电机的惯量分布得到各个发电机转子频率的初始下降率;结合估计全网频率分布的分频器公式,对其求时间导数,得到全网节点的频率下降率分布,以同步发电机节点为边界,计算得到各节点的频率下降率;以各节点的频率下降率为特征,进行聚类计算,得到基于频率下降率的电网分区。本发明中,根据节点的初始频率下降率进行分区,对电网的频率分布计算,以及分区频率调节具有一定指导意义。

Patent Agency Ranking