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公开(公告)号：CN115290327A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210791735.5
申请日：2022-07-05
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62 , G06F17/18
Abstract: 本公开涉及一种风电机组的主轴承故障预警方法、装置、设备及存储介质。获取目标风电机组的主轴承温度影响参数；基于主轴承温度影响参数对目标风电机组进行主轴承温度预测，计算目标风电机组的主轴承温度预测残差；对主轴承温度预测残差进行核密度估计，确定主轴承温度预测残差的概率密度曲线；根据概率密度曲线与预设的概率置信区间，对目标风电机组的主轴承进行故障预警。这种故障预警方式方便且可靠，能够对主轴承进行及时、有效的状态监测与故障预警，保证机组安全、可靠、高效运行。
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公开(公告)号：CN108491617B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201810224389.6
申请日：2018-03-19
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于尾流边界膨胀的BP模型的简化模型，所述简化模型包括以下步骤：步骤一：根据BP模型，尾流区速度损失沿径向符合自相似的高斯分布；步骤二：根据BP模型应用动量定理，并通过步骤一中的高斯分布，得到下游距离x处的最大速度损失；步骤三：基于速度损失的自相似性，通过相关实验数据和仿真结果来确定尾流边界，并通过引入膨胀系数k来表示尾流膨胀的线性规律；步骤四：将步骤三中的尾流线性膨胀规律应用到BP模型中，得到简化后的风电机组尾流区风速分布的计算模型。
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公开(公告)号：CN114006369A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111261232.9
申请日：2021-10-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本公开提出一种区域风光场站功率联合功率预测方法、装置、电子设备和存储介质，属于风电场和光伏电站输出功率预测领域。其中，所述方法包括：将区域内风电场和光伏电站作为联合系统，获取联合系统在待预测时间点的数值天气预报数据并归一化；将归一化后的数值天气预报数据输入预设的数值天气预报修正模型，得到修正后的数值天气预报数据；将修正后的数值天气预报数据输入预设的功率联合预测模型，得到联合系统中风电场和光伏电站归一化后的预测功率并反归一化，得到风电场和光伏电站的预测功率。本公开能够对选定区域内的风电和光伏功率进行准确预测，保证风电和光伏并网的可靠性。
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公开(公告)号：CN108629461B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201810454447.4
申请日：2018-05-14
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于简化动量定理的近场尾流预测模型，所述近场尾流预测模型包括以下步骤：步骤一：针对风电机组近场尾流区，分别用(1‑a)U∞和U∞代替常见一维动量定理中的Uw，得到两种简化的一维动量定理；步骤二：假设尾流区的速度损失沿径向呈高斯分布，根据步骤一中两种简化的一维动量定理分别计算出尾流区最大速度损失；步骤三：假设尾流线性膨胀并定义尾流边界，引入尾流膨胀系数k表示尾流区的线性膨胀规律；步骤四：根据步骤二至步骤三的结果，得到近场尾流区的上限位置和下限位置，进而给出风电机组近场尾流边界的预测范围；步骤五：基于步骤四的结果再次对简化一维动量定理进行修正，用代替Uw来构建高精度风电机组尾流预测模型。
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公开(公告)号：CN112949075A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110275020.X
申请日：2021-03-15
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于风力发电技术领域的一种计及风切变和塔影效应的风轮等效风速计算方法。包括以下步骤，步骤1：建立风切变效应计算模型；步骤2：建立塔影效应计算模型；步骤3：根据步骤1和步骤2的模型建立风切变和塔影效应联合计算模型；步骤4：基于等效功率原则，综合考虑风切变、塔影效应及风电机组运行特性，构建计及风切变和塔影效应的基于等效功率的风轮等效风速数学模型，并计算风轮瞬时等效风速和风轮平均等效风速。本发明提出的方法涵盖了实际功率控制偏差引起的功率损失，能够有效地反映不同功率控制阶段、实际控制效果下风轮等效风速的变化规律，更符合风电机组实际运行特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108737130B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201710242782.3
申请日：2017-04-14
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Inventor： 李莉 , 吴润泽 , 史智萍 , 朱正甲 , 庞思睿 , 刘志雄 , 单体华 , 聂文海 , 沈卫东 , 霍霏阳 , 秦励寒 , 尤新雨 , 付新瑞 , 董建英 , 龙婧 , 梁大鹏 , 周洁 , 张亚娜
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的网络流量预测装置及方法，该装置包括：源层处理单元，包括第一板级模块，提供源层节点，根据第一部分网络流量数据生成网络流量训练数据；中间层处理单元，包括多个第二板级模块，提供中间层节点，多个中间层节点并行地根据网络流量训练数据和其各自的中间层权值进行神经网络学习计算，生成多个中间层学习结果；目的层处理单元，包括第三板级模块，提供目的层节点，根据多个中间层学习结果和目的层权值，计算得到目的层误差项；网络流量预测单元，判断该目的层误差项是否在误差阈值范围内，若是，进行网络流量预测；源层节点、中间层节点及目的层节点依据片上网络协议通信。本发明能够提高网络流量预测效率。
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公开(公告)号：CN112347611A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011102957.9
申请日：2020-10-15
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了属于新能源风力发电技术领域的一种风力机远场尾流流向湍流度计算方法。包括步骤：1，获取风电机组入流情况、风电机组参数和风电机组运行状态的基本数据；2，根据获取的基本数据计算轮毂高度水平面内尾流速度损失剖面标准差σ随下游距离x的线性变化函数；在尾流速度损失分布已知的情况下，或通过高斯速度损失剖面拟合直接获取，相当于已知的输入条件；3，将轮毂高度水平面内尾流速度损失剖面标准差σ作为输入值输入到附加湍流度模型中，结合风电机组入流数据得出风电机组远场尾流流向湍流度的预测结果。本发明可以实现风电机组远场尾流流向湍流度的准确预测，对机组排布优化具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN106934094B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201710046493.6
申请日：2017-01-18
Applicant: 华北电力大学 , 国网能源研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F113/06
Abstract: 本发明属于风电场技术领域，尤其涉及一种基于二十四节气的风电功率预测方法。考虑到季节和气候变化因素对于风电功率预测精度的影响，本发明提出一种基于二十四节气的风电功率预测方法。该方法从建立预测模型和样本划分角度出发，考虑到同一节气内的气象数据样本集更能代表当前预测时刻气候状态，根据二十四节气的时间节点，将样本数据进行划分，以同一节气内的风电场数据建立预测模型，从而在一定程度上减小了由于季节和气候变化带来的影响，提高了风电功率预测精度。
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公开(公告)号：CN111291514A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010078646.7
申请日：2020-02-03
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06F119/04
Abstract: 本发明提出了一种风电机组疲劳寿命的快速预测方法，该方法将风电机组的疲劳损伤与机器学习相耦合。首先，根据实际工况下可能出现的风参数条件对风电机组部件进行疲劳损伤预计算，建立部件每分钟疲劳损伤数据库；然后，将疲劳损伤数据库中的数据输入至机器学习模型中进行多次迭代训练，建立风参数与疲劳损伤量之间的非线性映射关系；最后，将SCADA数据中风参数数据或测风塔数据输入至已经训练好的机器学习模型中，得到风电机组部件疲劳寿命的预测值。
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公开(公告)号：CN107239856B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710398999.3
申请日：2017-05-31
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种风向数据插补方法，能够根据待插补风向数据的缺失情况自动选取插补时的时间窗口，保证辅助插补风向数据与待插补风向数据间的关联性；且通过三角函数变换，更好的利用了风向数据的特性，即，风向数据的环形效果。本发明所提供的方法能够较为有效地插补风向数据，得到较高完整度和较好准确性的风向数据，可以为风资源评估提供较好的数据支持。
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