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公开(公告)号：CN117786558A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311832901.2
申请日：2023-12-28
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06F18/2431 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/047
摘要： 本发明公开一种改进多头自注意力机制‑BiLSTM的风机轴承故障诊断方法，该方法首先由周期空洞自注意力和局部自注意力组成的改进多头自注意力机制对振动信号重新加权，给予故障数据点高权重，故障消失点低权重，也能减少特征增强过程中的时间消耗及随机干扰影响；然后，利用BiLSTM层能够同时考虑输入序列的过去和未来信息的特性，通过正向和反向两个方向的隐藏状态，这使得模型能够更全面地捕捉序列中的上下文信息，有助于更好提取振动信号长期依赖特征；最后，经全连接层和Softmax层输出风机轴承故障诊断结果。测试结果表明，本发明风机轴承故障诊断方法故障分类准确率为100％。
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公开(公告)号：CN112350316B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202011211325.6
申请日：2020-11-03
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明为基于云伸缩因子的变论域云PI负荷频率控制方法。该方法将变论域云模型控制与经典PI控制相结合，针对高比例新能源接入互联电力系统后，论域固定的云模型负荷频率控制器自适应能力有限，控制品质下降，变论域云PI负荷频率控制器可实现输入、输出论域的动态调整，自适应能力增强。为满足高比例新能源接入互联电力系统后的论域调整需求，基于云模型设计输入、输出伸缩因子，云伸缩因子满足高比例新能源接入互联电力系统后复杂的论域调整需求。基于云伸缩因子的变论域云PI负荷频率控制方法可有效实现互联电力系统的负荷频率控制。
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公开(公告)号：CN114285081A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202210001270.9
申请日：2022-01-04
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明为基于自适应虚拟电阻的广域电力系统稳定方法。首先，该方法通过分析锁相环、电流控制环对并网逆变器输出阻抗的影响，以及并网逆变器输出阻抗和电网阻抗之间的交互作用，建立了考虑PLL影响的并网逆变器的广域阻抗模型；然后，基于广域阻抗模型设计了广域稳定性判据，以判别并网逆变器系统在广域范围内是否稳定；同时建立了广域电力系统稳定器，将广域电力系统稳定器并联到PCC点，能够在不改变原系统控制参数和结构的前提下，重塑并网逆变器的输出阻抗并提高其相位；最后，根据系统谐振工况的变化实时对虚拟电阻值进行自适应调节，达到在广域范围内抑制谐振、镇定系统的效果。
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公开(公告)号：CN113241768A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110581805.X
申请日：2021-05-24
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明为一种考虑混合无功响应的双层无功电压协调控制方法，将SVC与慢速无功调节设备一起纳入协调控制，所述慢速无功调节设备包括慢速连续设备和离散设备，当系统出现扰动后，充分利用系统内不同调节特性的各类连续和离散无功设备，实现对系统电压的快速动态支撑；在彼此之间不产生冲突的情况下对系统电压和动态无功储备按照控制目标优先级和控制时序进行优化控制；在动态无功储备优化过程中，优先考虑快慢连续无功设备之间的无功交换，实现无功精细分配，当某台发电机的无功超过容量限制时，按照无功缺额进行并联电容器组的投切，实现SVC和离散设备之间的无功交换。该方法实现了扰动后的电压快速平滑调控和稳态下的动态无功储备优化控制。
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公开(公告)号：CN109193771B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201811127369.3
申请日：2018-09-27
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明公开了一种配电网端风电光伏容量配比优化方法，该方法包括：(1)获取该配电网端每个时间点的风资源历史数据和光资源历史数据并计算对应时间点的风光单位容量出力；(2)获取该配电网端的负荷曲线和等比缩小的负荷值；(3)计算每个时间点风电装机容量并做概率密度曲线选取风电最优装机容量；(4)计算每个时间点光伏装机容量并做概率密度曲线选取光伏最优装机容量；(5)计算风电光伏最优容量配比和风电光伏最优综合出力；(6)上调和下调最优容量配比，得到最优容量配比范围。该方法通过合理的分布式风电光伏的容量配比，让风电光伏正常出力总值接近当地的负荷曲线，从而减少了分布式风电光伏配电网调频调压的压力和成本。
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公开(公告)号：CN110188964B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910490826.3
申请日：2019-06-06
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明为一种基于相关性的光伏出力预测方法，该方法包括以下步骤：获取同地区参考光伏电站和目标光伏电站的光伏出力历史数据；对所获取的两个电站的历史数据分别做无遮归一化处理，分别求取各自的无遮天j时刻出力及每天j时刻的无遮系数；求取历史数据中各天的晴朗系数Z和突变系数C，归一化处理后对样本天进行聚类来分类天气；对参考光伏电站和目标光伏电站的各自的属于某类天气的所有样本无遮系数进行函数拟合，得到各类天气下两个电站的累计分布函数；用Copula函数对累计分布函数建立相关性；选择对应天气下的空间相关性模型，求出目标光伏电站的无遮系数，再求得目标光伏电站的功率预测结果。该方法成本低、所需数据量少、预测精度高。
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公开(公告)号：CN112350316A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011211325.6
申请日：2020-11-03
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明为基于云伸缩因子的变论域云PI负荷频率控制方法。该方法将变论域云模型控制与经典PI控制相结合，针对高比例新能源接入互联电力系统后，论域固定的云模型负荷频率控制器自适应能力有限，控制品质下降，变论域云PI负荷频率控制器可实现输入、输出论域的动态调整，自适应能力增强。为满足高比例新能源接入互联电力系统后的论域调整需求，基于云模型设计输入、输出伸缩因子，云伸缩因子满足高比例新能源接入互联电力系统后复杂的论域调整需求。基于云伸缩因子的变论域云PI负荷频率控制方法可有效实现互联电力系统的负荷频率控制。
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公开(公告)号：CN110259648B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910603546.9
申请日：2019-07-05
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明提出一种基于优化K‑means聚类的风机叶片故障诊断方法，该方法通过对某一风机故障帧和非故障帧的频域对比来确定该台风机的故障频率带。该方法基于廓系数优化K‑means聚类的效果，将一段声音信号的故障帧和非故障帧进行区分，并将特征帧的样本标签在时域上刻画条形图，综合分析同类特征帧的周期特性来判断某台风机的叶片是否故障。本申请无需大量样本，而且不必在桨叶上安装额外的装置，可以任意采集某台风机几个旋转周期的声音信号，通过本发明提出的方法进行诊断既可以判断该台风机叶片是否该故障，又可以确定故障的频率带的具体数值，对于单台风机的叶片故障诊断具有普适性。
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公开(公告)号：CN110259648A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910603546.9
申请日：2019-07-05
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明提出一种基于优化K-means聚类的风机叶片故障诊断方法，该方法通过对某一风机故障帧和非故障帧的频域对比来确定该台风机的故障频率带。该方法基于廓系数优化K-means聚类的效果，将一段声音信号的故障帧和非故障帧进行区分，并将特征帧的样本标签在时域上刻画条形图，综合分析同类特征帧的周期特性来判断某台风机的叶片是否故障。本申请无需大量样本，而且不必在桨叶上安装额外的装置，可以任意采集某台风机几个旋转周期的声音信号，通过本发明提出的方法进行诊断既可以判断该台风机叶片是否该故障，又可以确定故障的频率带的具体数值，对于单台风机的叶片故障诊断具有普适性。
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公开(公告)号：CN110210170A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910529855.6
申请日：2019-06-19
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明为一种大规模风电机群等值小信号模型建模方法，该方法首先按集电线路来对大规模风电场进行划分，详细测量第A条集电线路的风速、接入线路阻抗数据，并对其进行聚类分组，依据各条集电线路的风速历史数据来建立相关性模型，并依据集电线路之间的相关性系数及第A条线路的实际数据、及聚类情况，来得到各条集电线路的等效聚类情况，再整合得到大规模山地型风电机群的分组，再依据风机所处运行区域的不同构建风速、阻抗的不同进行区别等值，并根据分组不同构建不同分组下的等值小信号模型，最后再整合为整体的等值小信号模型。该方法分析结果更加精准且全面，从而可更好的保证电网的安全稳定运行。
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