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公开(公告)号：CN104967353B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201510402092.0
申请日：2015-07-08
申请人： 国网青海省电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国网青海省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02M7/5387 , H02M3/335
CPC分类号： Y02E10/76
摘要： 一种离网型风力发电逆变器，构成中包括MPU控制器以及依次连接于风力发电机与负载之间的整流器、储能电容、反激变换器、工频逆变桥和LCL滤波器，所述MPU控制器通过第一电压传感器和第二电压传感器分别采集储能电容电压和逆变器输出电压，通过电流传感器采集LCL滤波器的工频逆变桥侧电感电流，并通过两个驱动模块分别控制反激变换器和工频逆变桥。本发明利用神经网络逆模型和PI控制器构成的复合控制器来控制逆变器的输出电压。在过零点附近以神经网络逆模型控制为主，以充分发挥其响应速度快的优点；在电网电压峰值附近以PI控制为主，以充分发挥其稳态性能好的优点，从而有效提高了离网型风力发电系统的电能质量。
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公开(公告)号：CN204900153U
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201520430583.1
申请日：2015-06-23
申请人： 国网青海省电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国网青海省电力公司电力科学研究院
CPC分类号： Y02E10/72
摘要： 本实用新型涉及风能领域，具体公开了一种多功能风力发电实验平台，由四个第一支撑横杆、四个第二支撑横杆、四个第一支撑竖杆、两个十字型支撑杆、两个后支撑杆、第一支撑平板、旋转座、Z型横杆、滚轮、T型支架、支撑圆柱、风机、三杯体风速测量仪、风力发电机组成，四个第一支撑横杆通过螺栓固定组成第一平面，第一支撑平板安装在由四个第二支撑横杆之间通过螺栓固定组成的第二平面上，Z型横杆的一端连接第二平面，Z型横杆的另一端连接后支撑杆；十字型支撑杆安装在后支撑杆上，十字型支撑杆上分别安装T型支架、支撑圆柱。本实用新型设计合理，实验平台能够模拟各种风向风速的风，且由简易的部件灵活拼装而成，易拆卸。
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公开(公告)号：CN204855662U
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201520430584.6
申请日：2015-06-23
申请人： 国网青海省电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国网青海省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/00
摘要： 本实用新型涉及逆变器领域，具体公开了一种单相光伏无源逆变器实验装置，包括太阳能电池阵列、DC/DC变换器、逆变桥、滤波器、负载与控制回路；太阳能电池阵列输出端与DC/DC变换器输入端连接；DC/DC变换器输出端与逆变桥输入端连接；逆变桥输出端与滤波器输入端连接；滤波器输出端与负载连接；控制回路通过采样电路与太阳能电池阵列、DC/DC变换器、逆变桥、滤波器控制端相连。控制回路以MC9S12XS128MAA单片机为核心。本实用新型由简单元器件构成的控制回路，能够有效地实现光伏逆变过程，且整个过程操作简单，能够很好地解决对于高校光伏逆变器实验教学难以开展的难题，为学习和研究光伏逆变器提供了实验工具。
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公开(公告)号：CN104158418B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201410408718.4
申请日：2014-08-19
申请人： 华北电力大学(保定)
CPC分类号： Y02E10/563
摘要： 一种光伏并网逆变装置，它包括与光伏电站的各个光伏电池板一一对应的多个微型逆变器，每个微型逆变器包括MPU控制器以及依次连接于光伏电池板与电网之间的储能电容、反激变换器、工频逆变桥和EMI滤波器，所述MPU控制器通过第一电压传感器和第二电压传感器分别采集光伏电池板电压和电网电压，通过电流传感器采集EMI滤波器输出的并网电流，并通过两个驱动模块分别控制反激变换器和工频逆变桥。本发明在提高发电效率的同时，还解决了集中式逆变器可靠性差的问题。本装置将神经网络逆模型与PI控制器结合在一起，既可以实现系统的线性化，又可以发挥PI控制器的鲁棒性，从而有效提高了电能质量。
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公开(公告)号：CN104965558A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510277152.0
申请日：2015-05-27
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 一种考虑雾霾因素的光伏发电系统最大功率跟踪方法及装置，所述方法包括以下步骤：a.采集光伏电池开路电压、短路电流、电池温度和空气中PM2.5浓度；b.将采集的数据输入和声搜索算法改进的BP神经网络预测模型，得到MPP电压预测值；c.通过PI控制器调节DC-DC变换器的PWM控制信号占空比，使光伏电池的实际工作电压达到MPP电压预测值；d.以MPP电压预测值为初始值，采用扰动观察法以指定的扰动步长跟踪光伏电池的最大功率。本发明还给出了相应的跟踪装置。本发明将扰动观察法与模型预测法结合在一起，同时充分考虑了雾霾天气对光伏发电的影响，既能有效改善MPPT的跟踪精度，降低静态过程的功率损失，又可以提高MPPT的跟踪速度。
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公开(公告)号：CN103441693A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310352484.1
申请日：2013-08-13
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： H02M7/48
CPC分类号： Y02E10/56
摘要： 本发明公开了太阳能光伏发电技术领域的一种并网型光伏发电微型逆变器及其控制方法。逆变器包括第一电容、第一电压传感器、第一驱动模块、第一反激变换器、第二反激变换器、第二电压传感器、第三电压传感器、MPU控制器、第二驱动模块、第一逆变桥、第二逆变桥、第二电容、电流传感器、滤波器和第四电压传感器。本发明可有效降低反激变压器的容量以及功率管的最大可承受电压，从而能够降低逆变器的成本，并显著提高逆变器的可靠性及电能质量。
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公开(公告)号：CN118820780A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410824152.7
申请日：2024-06-25
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06F18/21 , G06N5/01 , G06N20/10
摘要： 本发明公开了一种基于XGBoost和自适应阈值的风机故障预警方法。该方法包括：数据采集与预处理：获取风机运行数据并进行预处理；特征工程与选择：选取与风机状态相关的有效特征，并进行特征工程处理；XGBoost模型训练：利用预处理后的数据训练XGBoost模型，实现对风机运行状态的学习和预测；自适应阈值确定：根据XGBoost模型输出结果及实际风机运行数据，采用自适应算法确定风机状态异常的阈值；故障预警与输出：监测风机运行状态，当检测到异常状态超过设定的自适应阈值时，及时发出故障预警信号。本发明的方法能有效降低误报率，该故障预警方法能够较早的发出预警信号，便于操作人员进行检修。
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公开(公告)号：CN106096246B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610389671.0
申请日：2016-06-06
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明提出一种基于PM2.5和PM10的气溶胶光学厚度估计方法，所述方法在采集大量PM2.5‑PM10浓度‑湿度‑能见度‑大气气溶胶光学厚度(AOD)的实际样本数据的基础上，建立大气气溶胶光学厚度(AOD)的万有引力神经网络预测模型，并利用该模型进行大气气溶胶光学厚度AOD的估计，从而解决大气气溶胶光学厚度(AOD)反演精度不高、难以实时获取的问题。
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公开(公告)号：CN106372718B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201610739282.6
申请日：2016-08-29
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明提出种雾霾积灰条件下的光伏发电功率输出减少率估计方法,所述方法在采集大量PM2.5浓度‑PM10浓度‑相对湿度‑风速‑光伏发电功率输出减少率的实际样本数据的基础上,利用万有引力神经网络建立光伏发电功率输出减少率的预测模型,并利用该模型进行雾霾积灰下的光伏发电功率输出减少率的估计。本发明能够解决光伏电池面板积灰浓度难以测量、对光伏发电的影响难以定量分析的问题,从而有助于提高光伏发电的预测精度。
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公开(公告)号：CN105279553B
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201510631395.X
申请日：2015-09-29
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06N3/02
摘要： 本发明公开了属于热力系统故障诊断技术领域的一种高加给水系统故障程度识别方法。获取不同类型、不同严重程度的故障样本，并进行标准化处理；利用不同类型的故障样本建立概率神经网络故障诊断模型；针对每一类故障，建立前向神经网络程度识别模型；概率神经网络故障诊断模型中输入实时故障样本数据，输出故障类型；选择与故障类型相对应的前向神经网络程度识别模型；在选定的前向神经网络程度识别模型中连续输入实时故障样本数据，前向神经网络识别并输出故障严重程度；显示故障类型与故障严重程度。诊断速度快、识别精度高；能有效识别故障的严重程度，并给出故障严重程度数值；可用于额定工况、不同稳态工况及变工况下高加给水系统故障诊断。
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