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公开(公告)号：CN117332919A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311106615.8
申请日：2023-08-29
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06F18/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电厂存煤可用天数预测方法、装置及存储介质，所述方法包括获取电厂的历史每日发电量与耗煤量数据；基于所述电厂的历史每日发电量与耗煤量数据，采用一元线性回归方法建立原始数据的关系模型；将电厂前一日总发电量，代入所述原始数据的关系模型中，计算电厂存煤可用天数，本发明根据电厂历史发电量和耗煤量数据，利用线性回归建立其关系模型，在一定程度上减小了耗煤量统计数据的不确定性，利用关系模型结合准确的发电量数据计算理论耗煤量，可获得更加准确的存煤预计可用天数。
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公开(公告)号：CN109711642B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910104366.6
申请日：2019-02-01
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司
Inventor： 孙栓柱 , 金保昇 , 张友卫 , 张勇 , 周春蕾 , 孙和泰 , 孔志伟 , 朱洁雯 , 李逗 , 王明 , 黄翔 , 许国强 , 李春岩 , 杨晨琛 , 潘苗 , 黄治军 , 张磊
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的脱硫系统运行优化方法，该方法以脱硫系统理论模型为基础，对电站实际运行数据进行回归分析、大数据分析，搭建数学模型并寻找模型局部、全局最优解，而后辅以理论模型提出运行优化方法。本发明以理论模型为依托，为脱硫系统提供运行优化改进方案，解决以往脱硫系统所存在的能源资源利用不合理问题。
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公开(公告)号：CN110263988B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201910490848.X
申请日：2019-06-06
Applicant: 东南大学 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于电厂脱硫系统的数据运行优化方法，该方法包括：获取电站实际运行系统一定时间段内的实际运行数据，并对所述实际运行数据进行预处理和回归分析；根据运行负荷划分不同工况，并进行数值模拟得到不同工况下脱硫系统整体的流场、温度、SO2组分分布情况；对燃煤电站脱硫系统所述实际运行数据进行大数据分析，得到确定工况下运行数据的最优区间；将大数据寻优结果在模拟结果中实践以检验寻优结果的准确性。本发明在建立神经网络预测模型之前首先对工况进行区分，这使得数据量减小，且能耗、除硫率输出参数与影响因子间关系相对明确而简单，有利于保证精度。
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公开(公告)号：CN116341974A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310310323.X
申请日：2023-03-28
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的燃煤电厂SCR系统性能综合评价方法；通过机器学习分析并总结火电机组操作参数和SCR系统脱硝性能之间的内在联系，基于历史运行数据构建具有广泛适用性的SCR系统预测模型。采集在线运行数据并带入已训练完成的SCR模型中，得到不同工况下的最佳喷氨量，对实际喷氨量与最佳喷氨量的偏差这一评价指标进行规格化处理。本发明可以实现不同负荷、不同煤种、不同催化剂新旧程度的同类型燃煤机组SCR脱硝性能之间的直观对比，并在故障发生前及时发出预警，提醒相关电厂及时处理。
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公开(公告)号：CN116091718A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310110759.4
申请日：2023-02-14
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供了一种基于单张二维图像的盘煤方法，属于煤场管理技术领域，包括以下步骤：S1、收集若干煤场二维图片和对应的三维点云数据，建立训练集；S2、建立并训练卷积神经网络，使得卷积神经网络能根据输入的二维图片输出精准的三维点云坐标信息；S3、将一张煤场的二维图片输入步骤S2训练完的卷积神经网络中，得到对应的三维点云坐标信息，并通过这些三维点云坐标信息构建煤场三维模型，从而计算出煤场体积，完成盘煤；本发明能仅通过单张二维图片实现煤场的三维建模，从而实现盘煤，成本低廉、方便快捷且能实现对煤场的实时监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117494004A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311535214.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/27 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种燃煤电厂煤种元素碳含量预测方法和系统，其中，方法包括获取入炉煤工业分析数据和元素分析数据；构建高斯过程回归模型；对高斯过程回归模型进行参数调试，得到元素碳含量预测模型；将入炉煤工业分析数据输入至元素碳含量预测模型，得到煤种元素碳含量预测值。本发明将获取的煤质工业分析数据作为模型输入，实现高精度预测煤的元素碳含量；用于监督燃煤发电企业的碳排放核算过程，降低因数据质量以及数据核查问题而造成的不利影响。
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公开(公告)号：CN115906786A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211352582.0
申请日：2022-10-31
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06F40/18 , G06F40/166 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种煤质检测报告图像的表格自动化重建方法、存储介质及电子设备，包括收集；进行表格识别，即经过文本检测模型EAST、文本识别模型CRNN、基于自适应注意机制的表格结构预测模型RARE和单元格聚合模块的处理；进行数据后处理；处理后数据以字符串的形式存储到数据库中，形成煤质检测信息数据库；重复将得到的显示有表格的煤质检测报告图像继续存储到数据库中。本发明通过加入模型剪枝、特征提取网络的调整、自适应注意机制、单元格坐标聚合和文本聚合实现煤质检测报告图像表格端到端的重建；在表格识别技术的基础上，实现了煤质检测报告图像的表格自动化重建，同时提高表格重建的精度和效率。
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公开(公告)号：CN110263395A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910490849.4
申请日：2019-06-06
Applicant: 东南大学 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数值模拟和数据分析的电厂脱硝运行优化方法及系统，该方法包括：采集燃煤电厂实际运行数据，并进行预处理；采用灰色关联分析法计算实际运行数据之间的关系，将得到的灰色加权关联度进行排序；采用基于神经网络建立预测模型，以强关联的实际运行数据为输入，脱硝能耗与脱硝效率为预测模型的输出；采用另一段时间的历史实际运行数据对预测模型进行验证；利用人工蜂群算法寻找脱硝效率与能耗达到最优平衡点时，实际运行数据中可调整变量的最优取值；该方法将数值模拟方法与大数据分析方法有效结合，综合考虑脱硝效率与脱硝成本，解决了人工调节实时性差、误差大，均匀入口条件下脱硝效率低下，脱硝效率高带来的能耗上升的问题。
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公开(公告)号：CN119600770A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411728675.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 江苏大唐国际吕四港发电有限责任公司 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明涉及空预器技术领域，公开了一种利用机器学习技术的空预器堵塞预警装置，包括：传感器模块，所述传感器模块是用于检测空预器内的气流和压力变化；数据采集模块，所述数据采集模块用于采集传感器组件检测到的气流和压力变化数据；机器学习模块，所述机器学习模块用于分析数据采集组件采集的数据，以识别空预器堵塞的可能性；预警模块，所述预警模块是用于在机器学习模型识别到空预器堵塞可能性时发出警报，所述传感器模块的输出端电性连接在数据采集模块的输入端。通过机器学习模块对传感器采集的数据进行分析，可以实现对空预器堵塞可能性的高效准确识别，从而触发预警模块发出警报，帮助及时采取措施预防或解决堵塞问题。
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公开(公告)号：CN118364971A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410713961.0
申请日：2024-06-04
Applicant: 江苏方天电力技术有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了碳排放数据监测技术领域的一种燃煤电站烟气量快速预测方法、系统、介质及设备，旨在解决现有技术无法满足实际需求的问题。获取入炉煤的工业分析和元素分析数据，以及燃煤发电机组运行工况数据；根据燃煤发电机组运行工况数据，基于训练并优化好的未燃尽碳含量预测模型，得到未燃尽碳含量的预测值；根据入炉煤的工业分析和元素分析数据、未燃尽碳含量的预测值以及燃煤发电机组运行工况数据中的烟气含氧量数据，基于锅炉煤燃烧过程的物料平衡，计算得到燃煤电站烟气量的预测值。本发明将物料平衡与机器学习模型有效结合，实现燃煤电站烟气量的快速预测，成本低、精度高、更加灵活可靠，能助力提高燃煤电站碳排放监测数据的可靠性。
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