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公开(公告)号：CN112377985B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202011078040.X
申请日：2020-10-10
Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司 , 广西电网有限责任公司
Inventor： 江平 , 陈佳佳 , 陈标 , 刘智辉 , 刘文哲 , 张成煜 , 张宇 , 文立斌 , 崔长江 , 刘麟夫 , 谢小鹏 , 李俊 , 祁乐 , 李德忠 , 龙建平 , 胡加庆 , 王凯
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈神经网络的供热机组调峰下限评估方法及系统，首先基于统计学的数据分析方法，根据历史工况数据中在较低工况下的数据运行情况，评估供热机组在纯凝工况下的调峰下限。然后根据低压缸排汽流量计算供热工况下的调峰下限值，将基于低压缸排汽流量的变工况计算得到的计算调峰下限值，与预处理后的数据并成数据集，利用数据集训练反馈神经网络模型，可以通过训练好的反馈神经网络模型对供热机组的调峰下限进行实时评估，评估结果的准确性高、误差小，并且供热机组的历史工况数据直接通过现有的供热机组系统即可获得，整个评估过程不会影响正常的供热和供电，工作量和耗费的时间都相对较少。
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公开(公告)号：CN112348696B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011077586.3
申请日：2020-10-10
Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司 , 广西电网有限责任公司
Inventor： 江平 , 陈佳佳 , 陈标 , 刘智辉 , 刘文哲 , 张成煜 , 张宇 , 文立斌 , 崔长江 , 刘麟夫 , 谢小鹏 , 李俊 , 祁乐 , 李德忠 , 龙建平 , 何滔 , 成昶晓
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F30/27 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的供热机组调峰上限评估方法及系统，引入基于热耗率的变工况计算，通过获取主蒸汽流量接近最大的主蒸汽流量的历史工况数据，并根据这些数据，基于热耗率的热力学计算得到在该供热工况下若主蒸汽流量达到最大值时的电负荷值，作为该工况下的计算调峰上限值。然后建立神经网络评估模型，借助BP神经网络模型的自学习性和误差反向传播特性，以最大限度的减少计算调峰上限的误差，从而能够得到更客观准确的调峰上限值。整个评估过程不会影响正常的供热和供电，工作量和耗费的时间都相对较少。
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公开(公告)号：CN112377985A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011078040.X
申请日：2020-10-10
Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司 , 广西电网有限责任公司
Inventor： 江平 , 陈佳佳 , 陈标 , 刘智辉 , 刘文哲 , 张成煜 , 张宇 , 文立斌 , 崔长江 , 刘麟夫 , 谢小鹏 , 李俊 , 祁乐 , 李德忠 , 龙建平 , 胡加庆 , 王凯
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈神经网络的供热机组调峰下限评估方法及系统，首先基于统计学的数据分析方法，根据历史工况数据中在较低工况下的数据运行情况，评估供热机组在纯凝工况下的调峰下限。然后根据低压缸排汽流量计算供热工况下的调峰下限值，将基于低压缸排汽流量的变工况计算得到的计算调峰下限值，与预处理后的数据并成数据集，利用数据集训练反馈神经网络模型，可以通过训练好的反馈神经网络模型对供热机组的调峰下限进行实时评估，评估结果的准确性高、误差小，并且供热机组的历史工况数据直接通过现有的供热机组系统即可获得，整个评估过程不会影响正常的供热和供电，工作量和耗费的时间都相对较少。
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公开(公告)号：CN112348696A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011077586.3
申请日：2020-10-10
Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司 , 广西电网有限责任公司
Inventor： 江平 , 陈佳佳 , 陈标 , 刘智辉 , 刘文哲 , 张成煜 , 张宇 , 文立斌 , 崔长江 , 刘麟夫 , 谢小鹏 , 李俊 , 祁乐 , 李德忠 , 龙建平 , 何滔 , 成昶晓
IPC: G06Q50/06 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的供热机组调峰上限评估方法及系统，引入基于热耗率的变工况计算，通过获取主蒸汽流量接近最大的主蒸汽流量的历史工况数据，并根据这些数据，基于热耗率的热力学计算得到在该供热工况下若主蒸汽流量达到最大值时的电负荷值，作为该工况下的计算调峰上限值。然后建立神经网络评估模型，借助BP神经网络模型的自学习性和误差反向传播特性，以最大限度的减少计算调峰上限的误差，从而能够得到更客观准确的调峰上限值。整个评估过程不会影响正常的供热和供电，工作量和耗费的时间都相对较少。
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公开(公告)号：CN214091983U
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202022248843.7
申请日：2020-10-10
Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司 , 广西电网有限责任公司
Abstract: 本实用新型公开了一种自动调节供热系统，包括：主蒸汽管，用汽轮机，汽轮机的进汽口连接主蒸汽管；压力匹配器，压力匹配器上设置有高压蒸汽入口、二抽入口、四抽入口和出汽口，高压蒸汽入口与主蒸汽管相连，二抽入口与汽轮机的二段抽汽口相连，四抽入口与汽轮机的四段抽汽口相连，压力匹配器上设置有电动执行机构；压力传感器，压力传感器安装在出汽口上；控制箱，控制箱的信号输入端与压力传感器电性连接，控制箱的输出端与电动执行机构的控制端电性连接。可实现流量全工况的调整。整个系统简易而高效，既提高了能源利用效率，又提高了供热的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117217763A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311046202.5
申请日：2023-08-18
Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司
IPC: G06Q30/01 , G06F16/9535 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/10 , G06N3/0464 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及神经网络算法及大数据应用的技术领域，具体为一种基于神经网络算法的供应商智能推荐方法，本发明公开了种基于神经网络算法的供应商智能推荐方法及系统，其中推荐方法包括，基于供应商以及用户数据分析用户的需求信息；利用神经网络算法对用户的需求信息进行数据处理；搭建推荐训练模型来完成供应商的智能推荐；基于评价模型对推荐的供应商进行自动评价；本发明通过分析用户的需求信息和行为，能够根据用户的偏好和历史交互推荐与用户相匹配的供应商，提供个性化的推荐结果，通过神经网络算法，能够更准确地预测用户的需求，提供更精准的推荐，通过对供应商进行评价，能够帮助用户了解推荐的可靠性，减少了用户自行评价的工作量。
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公开(公告)号：CN116050601A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211737904.3
申请日：2022-12-31
Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了基于变分模态分解与长短期记忆混合模型的负荷预测方法包括：获取电力负荷实测数据并对数据进行预处理，采用VMD算法对预处理后的数据进行分解；基于分解后的数据提取特征，通过双向长短期记忆神经网络层进行双向的时序特征以及内部变化规律的学习；利用attention机制计算双向长短期记忆神经网络隐层状态的不同权重，整合文本信息作为预测模型输出层的输入，从而获取训练后的LSTM神经网络；根据训练后的LSTM神经网络对数据进行预测并获取负荷预测结果；本发明提供的方法提高了算法精度，在训练过程中加入了学习率下降与提前中止训练的代码，在保证训练精度的前提下大大节省了训练时长。
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公开(公告)号：CN116566045A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310467601.2
申请日：2023-04-27
Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种可自适应变电站多业务场景的采集方法及系统包括：获取变电站内各个采集设备的数据格式和参数信息；针对不同的业务场景，设置不同的采集方案；根据当前采集任务的业务场景，动态选择对应的采集方案；根据所选的采集方案，从各个采集设备中获取数据，进行预处理并统一建模；将采集到的数据进行实时展示并向外提供输出。本发明通过分析各个业务数据采集的特点，利用对象建模的方式以及插件式的数据采集模块，将采集到的电压、电流、频率等实时数据、设备本体安全数据进行结合存储，同时对外提供现场实时采集到的数据。
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公开(公告)号：CN112580890A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011577409.1
申请日：2020-12-28
Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司
Abstract: 本发明公开了用于发电的锅炉混煤掺烧的发电可变成本预测方法及系统，通过各种单煤煤质参数、各种单煤的煤价指标以及各种单煤的掺烧比例数据预测混煤的煤质参数以及煤价指标；基于混煤的煤质参数预测混煤燃烧时的锅炉效率，基于锅炉效率预测混煤燃烧的锅炉煤耗量，基于锅炉煤耗量以及混煤的煤价指标预测混煤掺烧的煤耗成本；基于混煤燃烧的锅炉煤耗量以及用料价格指标预测混煤燃烧的脱硫脱硝成本；基于发电厂用电监测数据预测混煤燃烧时的发电厂用电量及成本；基于煤耗成本、脱硫脱硝成本以及发电厂用电成本预测出混煤燃烧时的发电可变成本，相比现有技术，能准确预测出锅炉混煤掺烧的发电可变成本，为掺烧方案决策提供了数据依据。
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公开(公告)号：CN112348824A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011083797.8
申请日：2020-10-12
Applicant: 湖南大唐先一科技有限公司
Inventor： 刘智辉 , 李志强 , 刘文哲 , 邹光球 , 张宇 , 谌志东 , 李志金 , 何晔 , 于梦强 , 粟本发 , 戴青松 , 杨俊 , 吴汝 , 谢新炎 , 王金将 , 张博 , 谢恩 , 张敏
Abstract: 本发明公开了一种基于排除性随机的运煤车辆采样点选取方法及系统，方法包括S1、获取运煤车辆的尺寸和采样点数量N；S2、将运煤车辆的车顶区域均匀划分为18个区域；S3、进行采样区域的选择，当N小于等于3时，任意被选中的采样区域其相邻的采样区域不能再被选中，当N大于3时，先按照N＝3情况进行采样区域选择，然后在剩下的15个区域中随机选择N‑3个不同的采样区域；S4、在选定的采样区域内随机生成采样点坐标。系统包括存储器和运行上述方法的处理器。本发明实施方式采用了排除性随机算法，既保证了车辆采样点位置的随机性，又保证了采样点位置不会集中在相邻区域，提升了煤样的代表性，使得采样结果更加符合实际情况。
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