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]一种基于TMD与变桨优化控制的风机联合减载方法-CN202011446990.3有效
  • 曾凡春;江灿安;刘碧峰;孙晓刚;韩健 - 北京华能新锐控制技术有限公司
  • 2020-12-09 - 2022-04-22 - F03D7/02
  • 本发明提供一种基于TMD与变桨优化控制的风机联合减载方法,所述方法包括:建立风机机理模型、TMD机理模型以及结构振动机理模型;搭建风机的电磁转矩模型与桨距角控制器模型,并根据风机的载荷,选择合适的控制目标;以TMD的参数和变桨控制器的参数为优化变量,选择具体的优化方案以实现所述参数的优化;基于风机载荷仿真软件或者实际实验平台,验证所述基于TMD与变桨优化控制的风机联合减载方法的有效性。本发明改进了现有风机减载方式的不足,能够在保证功率稳定追踪的情况下,有效降低风机在不同工况下的载荷,一定程度上保证了风机塔架的稳定性,提高风机的安全性能,延长风机的使用寿命,提高风机的输出电能质量。
  • 一种基于tmd优化控制风机联合方法
  • [发明专利]一种分布式区域风电功率预测方法-CN202011542436.5在审
  • 余瑞锋;江灿安;孙晓刚;韩健;孙新佳 - 北京华能新锐控制技术有限公司
  • 2020-12-21 - 2021-04-02 - G06Q10/04
  • 本发明提出分布式区域风电功率预测方法,包括:获取分布式风电场的样本数据集;对所述分布式风电场的样本数据集进行预处理;分割所述预处理后的样本数据集为训练集和测试集,并对所述训练集和所述测试集进行归一化处理;构建分布式预测框架,基于所述分布式预测框架建立全局预测模型;定义所述全局预测模型的训练误差函数、优化器与学习率,并将网络结构以及初始化参数分发至各个风电场;选择若干风电场进行预测模型训练;使用所述训练集和所述测试集分别进行模型训练与测试,并更新预测模型;对所述风电场进行风电有功功率预测。本发明基于总分式框架以及基于Attention机制的长短期记忆神经网络,提高短期区域风电有功功率预测精度。
  • 一种分布式区域电功率预测方法
  • [发明专利]一种基于风电机组故障识别的视频图像融合方法-CN202011471166.3在审
  • 江灿安;倪艳红;田宏哲;孙新佳;曾凡春 - 北京华能新锐控制技术有限公司
  • 2020-12-14 - 2021-03-30 - G06K9/62
  • 本公开提供一种基于风电机组故障识别的视频图像融合方法,包括:采集风电机组的视频图像信息;将视频图像信息进行图像分帧处理;对分帧处理后的图像进行灰度转换,并进行小波分解下的像素级图像融合,得到第一融合图像;对分帧处理后的图像进行拉普拉斯金字塔下的像素级图像融合,得到第二融合图像;对分帧处理后的图像采用SIFT算法,得到特征级下的第三融合图像;对三个融合图像进行熵、联合熵和均方根误差的计算;设计GUI人机交互界面,将三种融合处理算法以及指标量的计算体现在界面中,通过获得的指标值,得到最终融合图像,利用最终融合图像对风电机组进行故障识别。能够更好地识别风机外部设备的故障状态,不受单一角度下遮挡物的影响。
  • 一种基于机组故障识别视频图像融合方法

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