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公开(公告)号：CN113323799A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110719953.3
申请日：2021-06-28
Applicant: 华北电力大学 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明属于发电机技术领域，旨在解决现有高空风力发电站在使用过程中需要调节朝向以便与风向相匹配，操作比较发麻烦的问题。为此目的，本发明提供了一种浮动式风力发电机组，其包括外缘为圆形、轴线竖直的支架以及与支架的外缘可转动连接的环状构件，支架上设置有发电机以及用于将浮动式风力发电机组悬浮在空中的悬浮装置，支架通过多根绳索与目标安装件固定连接，环状构件的四周设置有多个叶片，环状构件与发电机的输入轴驱动连接，在风的作用下环状构件绕支架的轴线转动，从而驱动发电机发电。通过这样的设置，无论空中风向朝向如何，浮动式风力发电机组均能够正常工作，无需在不同风向的情况下对浮动式风力发电机组的姿态进行调整。
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公开(公告)号：CN110321632B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910589284.5
申请日：2019-07-02
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提出一种计算充分发展风电场的等效粗糙度的方法，包括：考虑轮毂高度风速不均匀性修正了top dowm模型，引入修正系数α来表示实际风轮来流速度与平面平均速度的差异；修正后的top down模型同Jensen尾流模型相结合，利用Jensen尾流模型计算风电场叠加速度得到修正系数，根据top down模型计算等效粗糙度以及轮毂平面平均速度，通过耦合top down模型和Jensen模型的轮毂平面平均速度得到最终的等效粗糙度。本发明所得到的新粗糙度模型，可以快速、简单、方便、较准确地计算出大型风电场的等效粗糙度，为大型风电场的微观选址考虑粗糙度的影响提供参考。
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公开(公告)号：CN109973314B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910139590.9
申请日：2019-02-26
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种新型海上浮动式风水同步发电机组，其包括上部风力发电装置、中部浮动式支撑结构、下部水力发电装置和海底固定装置。上部风力发电装置用于将风动力产生的机械能进行传递并转换为电能；中部浮动式支撑结构同时支撑上部风力发电装置和下部水力发电装置；下部水力发电装置用于将水动力产生的机械能进行传递并转换成电能。本发明实现风力发电和潮汐发电分别运行或者同步运行且不相互干涉，大大提高了整机的发电能力；支撑机构采用一套浮动式基础支撑两套发电装置，极大提高了利用率。
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公开(公告)号：CN110134919B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910361399.9
申请日：2019-04-30
Applicant: 华北电力大学 , 中能电力科技开发有限公司
IPC: G06F17/18 , G06F16/215
Abstract: 本发明属于数据分析与处理技术领域，尤其涉及一种基于最优组内方差与二维概率密度联合的风电机组异常数据清洗方法，包括：风电机组运行数据预处理；采用最优组内方差法剔除限电区域的数据；采用二维概率密度估计法剔除密度稀疏的异常值；通过上下边界线获取正常运行数据。采用最优组内方差和二维概率密度估计结合的方案，既解决了最优组内方差清洗堆积数据会遗留下离散的数据的问题，又解决了二维概率密度估计无法排除高密度限电数据的问题，整体上提高了数据清洗运行工况的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109918364B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910149966.4
申请日：2019-02-28
Applicant: 华北电力大学 , 国电联合动力技术有限公司
IPC: G06F16/215
Abstract: 本发明属于风电机组数据测量处理技术领域，尤其涉及一种基于二维概率密度估计和四分位法的数据清洗方法，包括：采集风电机组轮毂高度处风速、功率、桨距角数据后归一化预处理，形成样本数据集；采用二维非参数核密度估计方法计算功率和桨距角的联合概率密度函数，并通过网格划分法确定桨距角分界线位置；基于桨距角分界线，将功率和桨距角数据划分为正常数据和异常数据，并采用数据时间对标法得到正常的风速和功率数据；针对清洗后遗漏异常数据，采用四分位法进行数据再清洗。本方法通用性强，可有效识别过渡区域数据类别和科学地清洗大量堆积型限电数据，为风电机组的效能评估、性能分析、状态诊断、健康管理以及功率预测等提供可靠的数据基础。
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公开(公告)号：CN111159929A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911174257.8
申请日：2019-11-26
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于风电机组叶片结构动力技术领域，尤其涉及一种基于时域有限差分方法的复合材料叶片结构动力学数值模拟方法，包括：步骤1：在梁单元空间坐标系的基础上建立各向异性复合材料叶片理论模型并进行变换；步骤2：通过对变换后的理论模型进行数值离散化来建立各向异性复合材料叶片数值模型；步骤3：通过在不同时刻分别交错构造线速度和角速度、力与力矩的变量来建立适用于有限差分方法的结构动力学计算网格；步骤4：在给定边界条件和初始条件后，求解结构动力学计算网格数值。本发明使得结构动力学求解比传统有限元方式具有更为简洁的形式和更高的效率。
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公开(公告)号：CN110765703A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911066604.5
申请日：2019-11-04
Applicant: 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种风电场聚合特性建模方法，该方法包括以下步骤：步骤一：采集风电场多台风电机组位置处的实测运行数据，并对上述数据进行清洗及归一化处理；步骤二：建立风电功率波动性衡量指标；步骤三：建立风电场聚合出力平滑效应衡量指标，并得出平滑效应衡量指标与聚合机组台数N及机组间功率序列的相关系数的关系式；步骤四：建立基于卷积神经网络的多位置点风况信息与机组间功率序列相关性的映射模型；步骤五：构成模型训练样本，以均方根误差函数指标训练神经网络模型，输出机组出力相关性映射结果；步骤六：实现基于卷积神经网络的风电场聚合特性建模。
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公开(公告)号：CN106227998B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201610561890.2
申请日：2016-07-15
Applicant: 华北电力大学 , 积成电子股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于优化时间窗口的风资源评估方法，包括以下步骤：步骤1：数据提取；提取当地风速数据信息，并对原始数据进行验证和订正。得到一系列连续且时间间隔相等的风速数据，作为模型的样本时间序列；步骤2：计算风速显著周期；应用小波变换技术计算风速在不同时间尺度下的显著周期，作为风资源评估的新的时间窗口；步骤3：最优时间窗口的确定；在传统时间窗口与步骤2计算得到的考虑风速周期性的新的时间窗口下，分别进行威布尔函数的拟合；并比较二者的拟合优度及拟合平均风速与实际平均风速的差值，从而选取更优的时间窗口；步骤4：风资源特征指标的计算；在步骤3选定的时间窗口下，计算当地风资源特征的指标，包括：平均风速、风速分布参数、风切变指数及风功率密度；并绘制风廓线、风向玫瑰图与风能玫瑰图。
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公开(公告)号：CN104657619B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510100353.3
申请日：2015-03-06
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种评价风速周期性的方法及系统，所述方法包括：步骤1：数据提取；提取来流风速数据信息，并对原始数据进行验证和订正。得到一系列等时间间隔的风速数据，作为模型的样本时间序列；步骤2：尺度参数确定；确定风速周期性分析及评价的时间尺度；步骤3：小波变换及小波系数计算；按尺度参数对Morlet小波函数进行平移及伸缩变换，并计算每一尺度参数对应的小波系数；步骤4：周期评价指标计算及风速周期分布平面建立；计算周期强度PI并建立风速周期分布平面，根据风速周期分布平面计算显著周期区间的周期强度PI及相对周期强度RPI，定量评价样本序列的周期性强弱；步骤5：风速周期性评价；根据风速周期分布平面及周期评价指标，提取风速变化的显著周期并评价显著周期区间的周期强度特征。
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