专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种风电机组发电效率实时监控诊断方法及系统-CN202311029996.4在审
  • 黄万良;黄齐白;杨帆;陈昊萌;黄逸骅 - 武汉联动设计股份有限公司
  • 2023-08-16 - 2023-09-15 - G06Q10/20
  • 本申请涉及一种风电机组发电效率实时监控诊断方法及系统,包括实时获取当前风电机组的当前发电效率信息,在预设效率监控时间段内获取当前风电机组的已存发电效率数据,生成平均发电效率数据;判断所述当前发电效率是否与所述平均发电效率数据匹配,若判断为否,则启动机组效率自检指令,控制所述当前风电机组的各风电机组结构件进行自运行,并获取各所述风电机组结构件的当前自运行数据,获取已存运行数据,生成实际运行评估分,并根据所述实际运行评估分生成发电效率评估诊断报告。本发明在考量了风电机组的本身组件构件是否故障的前提下,实现了数据化处理与管理,提升发电效率诊断的精准性和可靠性。
  • 一种机组发电效率实时监控诊断方法系统
  • [发明专利]一种风电场功率预测方法-CN202211107198.4在审
  • 罗凯华;李慧文;肖峰;黄逸骅 - 武汉联动设计股份有限公司
  • 2022-09-11 - 2022-11-04 - H02J3/00
  • 本申请属于风电场功率预测技术领域,尤其是涉及一种风电场功率预测方法,包括S1、获取风电场气象记录数据,具体为某个时间段内的风速大小、方向以及温度和气压数据,并将其记录于风电场SCADA系统中,这些数据均具有按照时间排序以及取值离散的特性;S2、建立ARMA模型;S3、针对处理信息采取BP神经网络的基本原理和训练步骤,输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息。本发明中,利用两个自回归移动平均模型分别进行预测,由于不清楚两个时间序列预测的值的权重,又充分利用了神经网络特点,把两个预测值作为神经网络的输入值,又神经网络通过历史数据决定各个时间序列的权重,很好的提高了实时预测的准确性。
  • 一种电场功率预测方法

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