公开(公告)号：CN116610999A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310630624.0

申请日：2023-05-31

申请人： 浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂 ,  浙江大学

发明人： 沈晓兵 ,  吕力行 ,  叶建君 ,  来鸣 ,  冯安金 ,  朱君 ,  赵春晖 ,  李宝学 ,  宋鹏宇 ,  陈旭

IPC分类号： G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25

摘要： 本发明公开了一种基于联邦终身学习的燃气轮机异常检测方法及系统。为实现燃气轮机异常检测模型在变工况场景下的终身学习能力和联邦场景下知识融合能力，本发明在联邦聚合阶段设计梯度规范化系数，以克服不同客户端数据量不同带来的全局模型漂移问题，加速全局模型的收敛以及对其它工厂历史知识的融合。本发明在保护数据隐私的情况下，有效利用各客户端知识，监测模型在增量更新时不遗忘历史的数据分布，能够降低模型对本地和其它客户端历史工况的误报率，且能够及时监测出已见工况下的故障。

公开(公告)号：CN118586475A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202411062873.5

申请日：2024-08-05

申请人： 浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂 ,  浙江大学 ,  浙江浙能数字科技有限公司

发明人： 沈晓兵 ,  孙飞 ,  张铁汉 ,  朱君 ,  赵春晖 ,  姚邹静 ,  贾晓燕

IPC分类号： G06N3/098 ,  G06N3/048

摘要： 本发明公开了一种基于稳定特征原型的联邦类别增量学习建模方法，该方法在云边协同场景下实现，针对边缘设备数据类别增量时模型的灾难性遗忘问题，在边端建立类别样本记忆库存储类别代表性样本，采用基于回放范式的原型网络更新策略进行边端本地更新；针对多边端云边协同建模时灾难性遗忘的扩散问题，在云端采用以统一特征空间下的特征原型为参考基准的加权聚合策略，在联邦框架下稳定优化特征空间，实现类别知识的联邦更新。本发明在保护数据隐私的情况下，解决了边端类别增量时的协同建模问题，可以有效缓解灾难性遗忘，在模型准确性和训练稳定性方面具有优越性。

公开(公告)号：CN118393927A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410318535.7

申请日：2024-03-20

申请人： 浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂

发明人： 沈晓兵 ,  王国清 ,  许峰 ,  徐拓 ,  车斌 ,  汪忠德 ,  朱君 ,  孙健

IPC分类号： G05B19/042

摘要： 本发明公开了一种基于燃机燃烧的控制方法及系统，涉及燃机排放技术领域，包括通过安装在燃气轮机排放口处的光谱分析设备，捕捉排放物的光谱数据并传输至处理中心进行预处理；构建光谱分析模型，对预处理后的数据进行特征提取和分析，量化排放物的浓度；基于浓度数据，构建排放控制优化模型，对燃烧参数进行优化以减少有害排放物的浓度。本发明所述方法通过构建排放控制优化模型对燃烧参数进行优化，能够根据实时数据动态调整燃烧参数，以减少有害排放物浓度，此过程提供了自适应、智能化的排放控制机制，不仅减少了有害排放，而且优化了能源的利用效率，最终使燃气轮机的操作更加智能和自适应，在提高燃烧效率和降低排放中达到最佳的平衡。