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公开(公告)号：CN117436564A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310766145.1
申请日：2023-06-27
申请人： 广东省能源集团有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G01M13/02 , G01R31/34 , G06Q10/20 , G06F16/2458 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种水电机组轴系劣化趋势预测方法，对每个监测部位获取对应的待评估数据，对每个监测部位生成对应的劣化趋势序列。精确的判断每一个监测部位的劣化趋势序列，并通过监测部位的显著性系数和信息系数更加准确的获得轴系劣化趋势序列。使得轴系劣化趋势序列更准确的体现全部监测部位的劣化程度。并由预测模型通过轴系劣化趋势序列进行预测未来的劣化趋势序列。根据历史轴系劣化趋势序列建立相适应的神经网络，以保证所述神经网络与轴系劣化趋势的拟合程度，从而提高预测的轴系劣化趋势的预测精度，并保证预测结果的稳定性。
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公开(公告)号：CN115438697A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211059932.4
申请日：2022-08-30
申请人： 广东省能源集团有限公司 , 华中科技大学
摘要： 本申请涉及一种水电机组轴系劣化度评估方法，所述方法包括：分析水电机组在健康运行阶段的健康波形样本均值与对应的初始工况参数的相关性，筛选高相关性工况参数，并构建对应的高相关性工况参数特征向量；对振动波形样本对应的高相关性工况参数特征向量进行K均值聚类分析，结合独热编码方法，获取振动波形样本的分类工况标签；将劣化运行阶段劣化波形样本的分类工况标签依次输入到健康模型生成对应的健康波形，比较实际的劣化波形与生成的健康波形获取劣化度，构建子劣化序列；根据子劣化序列以及子劣化序列的权重，计算综合劣化序列以评估水电机组轴系的劣化程度；本发明能够有效避免单纯考虑振动差异，而忽略不同工况条件导致的机组状态误判。
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公开(公告)号：CN117375114B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311642578.2
申请日：2023-12-04
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/14 , H02J3/28 , H02J15/00 , C25B1/04 , C25B9/65 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种综合能源系统优化调度方法及系统，所述综合能源系统包括：风能、光能以及氢能，方法包括：根据历史数据分别获取预设时间段内电价、氢价、风电功率、光伏功率以及负荷的边缘分布函数，以对相关参数进行预测；基于预设时间段内单位用电消耗资源的动态变化调整负荷的预测值，得到基于电价进行需求响应后的负荷值，以减小负荷的峰谷差；获取系统运行消耗资源的第一目标函数和环境消耗资源的第二目标函数；将第一目标函数和第二目标函数加权求和得到总目标函数，之后对总目标函数求解，得到综合能源系统在预设时间段内的优化调度结果。本发明引入了需求响应策略，且考虑了(56)对比文件原睿萌;范绚然;姬广龙;凌开元;袁越.计及价格型需求响应负荷响应量与风电出力相关性的含风电电力系统优化调度研究.可再生能源.2018,(第03期),全文.晁颖;金烨;朱晶亮;孙峰;张沛.考虑光伏发电出力不确定性的年度最大负荷概率预测.广东电力.2018,(第09期),全文.原睿萌;范绚然;姬广龙;周梦真;袁越.考虑响应量与风电出力相关性的需求响应优化调度研究.电力需求侧管理.2018,(第06期),全文.
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公开(公告)号：CN112464478B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011372246.3
申请日：2020-11-30
申请人： 中国长江电力股份有限公司 , 华中科技大学 , 长江三峡能事达电气股份有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/17 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T17/00
摘要： 本发明公开了一种水轮机调速系统的控制规律优化方法及装置，属于水力发电技术领域，获取方法具体包括：基于水轮机调速系统的神经网络代理模型，以导叶控制规律为变量，建立转速、摆度和转轮应力的目标函数；采用多目标优化方法求解目标函数，获取机组的最优控制规律。其中，水轮机调速系统的神经网络代理模型基于一维瞬变流特性线法、神经网络以及水电站过渡过程数值模拟技术获取。本发明公开的水轮机调速系统的控制规律优化方法及装置，精确反映机组过渡过程动态特性，显著提高算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN112507487B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011373502.0
申请日：2020-11-30
申请人： 中国长江电力股份有限公司 , 华中科技大学 , 长江三峡能事达电气股份有限公司
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , F03B15/08 , G06F119/02 , G06F119/14
摘要： 本发明提供一种水轮机调速器接力器的可靠性评估方法及系统，包括：基于神经网络和水轮机的历史数据学习水轮机调速器接力器的状态指标与接力器动作速率之间的映射关系；基于任意时刻下的水轮机调速器接力器的状态指标和所述映射关系，确定任意时刻下的接力器动作速率；基于所述任意时刻下的接力器动作速率和预设的接力器最低速率限定值确定接力器的功能函数值；基于所述接力器的功能函数值在标准正态坐标系中的分布情况确定所述接力器的可靠度；所述可靠度反映接力器的运行状态是否符合要求。本发明有效填补了水轮机调速器接力器可靠性评估领域空白，能得到更精确的动作速率数值，使得计算得到的可靠度更接近实际系统可靠度。
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公开(公告)号：CN112465034B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202011372062.7
申请日：2020-11-30
申请人： 中国长江电力股份有限公司 , 长江三峡能事达电气股份有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06F18/2321 , G06N7/08 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种基于水轮发电机组的T‑S模糊模型的建立方法及系统，属于水力发电技术领域。建立方法包括：构建聚类样本；单位矩阵为权重矩阵，利用加权最小二乘法初始化聚类超平面；通过聚类样本隶属于聚类超平面的隶属度与转速误差倒数相乘，对权重矩阵进行更新；采用聚类样本和更新后的权重矩阵，更新聚类超平面；若满足约束条件||ωi(t)‑ωi(t‑1)|| Tmax，则输出聚类超平面ωi(t)；采用带遗忘因子的递推最小二乘法，获取结论参数，完成T‑S模糊模型的构建。本发明提供的权重矩阵可以加速聚类朝向最优聚类结果的收敛，辨识精度也有所提高，同时采用聚类超平面定义聚类样本隶属于模糊规则的隶属度函数，避免了将聚类超平面转换为超球形，提高了辨识精度。
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公开(公告)号：CN110059345B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910176178.4
申请日：2019-03-08
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/00 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/14
摘要： 本发明提出一种抽水蓄能机组相继甩负荷关机规律优化方法与系统，属于水力发电技术领域。首先，建立相继甩负荷过渡过程仿真模型；其次，利用该模型进行不同相继甩负荷间隔时间和运行水头下的过渡过程仿真，以蜗壳和尾水管水击压力极值相对初始值的偏离程度为指标，找到最危险的相继甩负荷间隔时间和最恶劣的运行水头；然后，设置仿真模型输入为待优化的两段式导叶关闭规律、最危险相继甩负荷间隔时间和最恶劣运行水头，在控制参数和目标函数约束条件下，以双目标优化函数为目标，进行导叶关闭规律优化，获得最优导叶关闭规律。本发明考虑了多机组相继甩负荷时先甩机组和后甩机组过渡过程之间的差异性，实现多机组最优控制。
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公开(公告)号：CN113283300A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110457485.7
申请日：2021-04-27
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/62 , G01M13/045 , G06F17/15 , G06F17/18
摘要： 本发明提供了一种抽水蓄能机组轴系劣化评估方法及装置，属于机组故障预测与健康管理领域，方法具体为：利用实时运行过程中的状态量信号，结合核密度估计计算过程概率密度函数；结合健康概率密度函数获取劣化度，其并与各采样点的权重相乘后求和，获取机组轴系融合劣化度；支持结合预警劣化度阈值生成不同程度预警信号；获取健康概率密度函数和各采样点的权重方法为：将抽水蓄能机组轴系历史多测点多通道数据，按抽水蓄能机组状态量进行过程划分；根据候选健康样本的均值和标准差进行非支配排序，获取健康样本；结合核密度估计，计算各采样点的健康概率密度函数；将健康样本合成健康样本集，结合主成分分析获取权重。本发明具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN112966394A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110350066.3
申请日：2021-03-31
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/28 , G06F113/14
摘要： 本发明提供一种水力耦合条件水电机群动态特性的仿真方法及系统，包括：水轮机模型、调速器模型、引水系统模型以及发电机与负载模型；水轮机模型基于水轮机的导叶开度信号、发电机的转速信号以及水轮机的水头信号确定水轮机的流量信号和力矩信号；调速器模型基于发电机的转速信号确定水轮机的导叶开度信号；引水系统模型基于水轮机的流量信号确定水轮机的水头信号；发电机与负载模型基于水轮机的力矩信号确定发电机的转速信号；水电机群包括：引水系统、多台水轮机以及与之配套的发电机和调速器。本发明可以仿真水力耦合条件下水电机群在各种工况条件下的动态特性，能够方便显示和提取各状态量的时域波形，以分析系统的动态特性。
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公开(公告)号：CN112465136A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011142748.7
申请日：2020-10-22
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/06 , G06N3/04 , G06F16/903
摘要： 本发明实施例提供一种水电机组劣化预测方法及系统，方法包括：根据采集到的稳态工况下水电机组工况参数与摆度数据，训练完成不同摆度的健康状态模型；计算不同机组部件的摆度劣化序列，并将所述不同部件摆度劣化序列进行融合得到融合劣化序列；对融合摆度劣化序列进行预测得到劣化趋势。本发明实施例提供的一种水电机组劣化预测方法及系统，分别对不同部件的摆度建立了健康状态模型，并计算得到了不同部件的融合劣化度，既可以反映不同部件的状态，更有利于全面的反映机组整体的劣化程度，并且利用门控循环单元神经网络对时间序列数据特征提取的优势以及深度神经网络较浅层网络更强的学习能力，使模型的预测精度更高。
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