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公开(公告)号：CN116043934A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310244632.1
申请日：2023-03-10
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明属于风机基础技术领域，提供了一种基础环式风机基础与塔筒连接结构纠偏加固装置及方法。基础环顶部设有上法兰，基础环通过上法兰与塔筒连接，所述纠偏加固装置包括若干个顶升装置和若干个加固结构，所述顶升装置设置在基础环内侧，所述加固结构设置在塔筒外侧；所述加固结构包括塔筒支撑钢构件和台柱支撑钢构件，所述塔筒支撑钢构件固定在塔筒外侧，所述台柱支撑钢构件固定在风机基础上；所述顶升装置用于对基础环进行纠偏，所述加固结构用于在顶升装置纠偏后，通过所述塔筒支撑钢构件与台柱支撑钢构件之间的可拆卸连接，加固基础环和塔筒。本发明实现了基础环水平度纠偏和加固目的，该技术传力清晰，施工工艺简单，极大减少机组停机时间。
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公开(公告)号：CN119803744A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411824673.9
申请日：2024-12-12
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明属于风电风机基础技术领域，提供了一种风机锚杆破坏监测方法及系统，首先，在三维模型中，确定预设目标传感器、第一传感器、第二传感器、第三传感器和第四传感器在初始时间的位置信息，以及预设时间段后的位置信息；然后，根据第三传感器和第四传感器的位置信息，确定风机基础的截面转角；并根据目标传感器与第三传感器、第一传感器与第二传感器的位置数据得到待测锚杆的曲率半径以及曲率；最后，根据曲率半径、曲率和应变，得到轴向力、横向荷载以及弯矩，对锚杆破坏情况进行判断，不受深埋土下、受力复杂及外界其他因素的影响，能够对锚杆进行实时监测，为破坏发生前提供可靠信息，以便及时的做出相应加固措施，降低了财产损失风险。
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公开(公告)号：CN119358835A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411576861.4
申请日：2024-11-06
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及风电场技术领域，提供了一种考虑前期风场尾流的风能资源评估方法及系统，包括：基于地理信息数据，进行后期风场的定向计算，得到后期风场的定向计算结果；将前期风场的定向计算结果和后期风场的定向计算结果进行拼接，得到拼接的定向计算结果；基于拼接的定向计算结果，引入尾流模型，结合测风数据和风机数据，进行综合计算；对综合计算结果进行分析，评估后期风场性能。综合考虑了前期风场尾流对后期风场风资源的影响，使得仿真结果更接近实际情况，提高了后期风场选址的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119358760A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411576876.0
申请日：2024-11-06
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/06
Abstract: 本发明属于风电场规划宏观优化领域，提供了一种基于多图谱和敏感因素的风电场规划宏观优化方法及系统。其中，该方法包括获取待规划区域地理信息，根据设定敏感因素在待规划区域中确定出若干个风电场候选场区；根据各个风电场候选场区内的历史测风数据，生成相对应的风资源图谱；确定各个风电场候选场区的设定风机类型的最大风机数量及风机布设方案；根据各个风电场候选场区的最大风机数量及风机布设方案，分别计算各个风电场候选场区的全场发电量及噪声图谱；从噪声图谱的最大面积不超过设定面积阈值范围的风电场候选场区集合中，筛选全场发电量最大的风电场候选场区，作为风电场最优场区。
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公开(公告)号：CN119358758A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411576857.8
申请日：2024-11-06
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明属于风力发电技术领域。提供了一种风电场非均匀布局微观选址优化方法及系统，根据敏感区范围以及待布局位置确定风电场的场址边界；以平行四边形为最小单元的栅格形状排布，以风电场全场发电量最大为优化目标，对坐标系原点坐标、长边方位角、长边与短边夹角、起始点与短边相邻点距离、起始点与长边相邻点距离、短边距离扩散系数以及长边距离扩散系数进行迭代优化取值，得到优化后的风电机组规则排布方案。本发明采用八个自由度的优化参数，使得优化算法具有优秀的适应能力，提高了优化精度，可适用于平坦地形和海上的风电场微观选址优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118815671A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411130668.8
申请日：2024-08-16
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明属于风电机组监测技术领域，提供了一种基于图像识别的风电机组叶轮不平衡监测方法及系统，其技术方案为获取含有叶片及塔筒的图像；提取图像中包含的叶片及塔筒的特征向量，基于叶片及塔筒的特征向量计算叶片的相似度，利用叶片的相似度计算结果判断叶轮的状态；筛选叶轮不平衡状态对应的图像，结合训练后的桨距角状态识别模型，识别得到桨距角状态；结合桨距角状态识别结果诊断叶轮不平衡产生的原因，采用对应的调整方法调整叶轮的不平衡。本发明集成在机组已有的叶片视频净空监测设备，不仅不增加成本，且可在线监测，在监测同时可对不平衡原因进行分析，支撑现场运维，降低运维时间，提高运维效率。
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公开(公告)号：CN115618710B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202211096404.6
申请日：2022-09-08
Applicant: 济南大学 , 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F119/06 , G06F119/10
Abstract: 本发明属于风电功率预测技术领域，提供了一种基于GAN的风电功率概率性预测方法及系统，其基于风电场原始样本数据和训练后的GAN模型进行风电功率的概率预测，得到风电功率概率预测值；其中，所述GAN模型的构建过程包括：根据维度和原始样本数据相同的随机噪声数据和生成器生成假目标数据；基于假目标数据、风电场原始样本数据和鉴别器，引入Wasserstein距离代替原始GAN的JS‑KL散度对风电场原始样本数据和及假目标数据之间的距离进行度量，并采用梯度下降法传递梯度信息，更新生成器的参数，根据二者的拟合结果得到风电功率的概率预测值；基于该风电功率概率预测值，采用预测效果的评价指标，计算得到预测值的置信区间。
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公开(公告)号：CN116957148A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310855295.X
申请日：2023-07-12
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0635 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于Bootstrap的光伏输出功率预测方法及系统，根据待预测区域的气象数据以及预训练的深度学习模型，得到光伏输出功率确定性预测结果；根据得到的光伏输出功率确定性预测结果，使用Bootstrap方法分别在不同的置信度下进行概率性光伏功率预测，得到光伏输出功率概率性预测结果；采用区间宽度准则对概率性预测结果进行误差判断，当不同置信度下的概率性光伏功率预测结果的误差均小于预设阈值时，预测结果准确；否则，继续进行深度学习模型的训练或修正，直至误差均小于预设阈值；本发明结合改进的区间宽度准则，能够兼顾覆盖率、可靠性和区间质量等评价指标，提高了概率性光伏功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN116357526A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310324766.4
申请日：2023-03-27
Applicant: 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明属于风力发电技术领域，提供了一种转接结构及安装工艺。转接结构，包括相对设置且呈一定间隔的第一环形板和第二环形板，所述第一环形板和第二环形板之间通过筒状的腹板连接，所述第一环形板、第二环形板和腹板同轴心；所述第一环形板与塔筒连接，所述第二环形板与风机基础连接。本发明在基础与塔筒之间设计转接结构，实现了同一台风机基础匹配不同风力发电机组，提高风机基础的利用效率，节省基础拆除和新建的周期和费用。
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公开(公告)号：CN115564100A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211155159.1
申请日：2022-09-22
Applicant: 济南大学 , 山东电力工程咨询院有限公司
Abstract: 本发明涉及光伏功率预测方法、系统及设备，其中的光伏功率预测方法包括以下步骤：获取历史光伏出力数据和对应的气象数据，基于灰度共生矩阵对气象数据中的历史云图数据进行特征提取，结合历史光伏出力数据进行特征构建；对特征中的云图数据依据灰度值划分为设定数量的区间，并对每张云图进行灰度统计，基于灰度统计数据经聚类得到天气分类；将数据分为训练集与测试集，利用训练集对预测模型进行训练，并优化更新网络参数，利用测试集进行测试；将预测结果的输出误差作为目标函数，对预测模型进行超参数优化，得到优化后的预测模型作为最终的光伏功率预测模型。考虑了云图特征的不足，具有良好的预测效果。
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