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公开(公告)号：CN114154688B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111366036.8
申请日：2021-11-18
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种光伏电站的短期功率预测方法，属于光伏发电技术领域。本发明的光伏电站的短期功率预测方法具体包括：基于光伏发电系统的运行数据构建光伏发电功率预测系统的孪生模型；所述孪生模型通过GINs与所述光伏发电系统进行知识交互学习，以将关系知识从所述光伏发电系统转移到所述孪生模型，并指导所述光伏发电系统进行短期功率预测。本发明将数字孪生技术应用于光伏发电站，通过将其现场运行数据映射到虚拟空间构建数字孪生体，可高保真反映其运行状况，以及，采用信息交互网络完成光伏发电系统现场与其数字孪生模型之间的信息交互学习，完成数字孪生模型的实时更新，并对光伏电站超短期功率进行实时精准预测。
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公开(公告)号：CN116468142A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310096340.8
申请日：2023-02-10
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种SCADA故障数据生成方法及其应用，包括以下步骤：利用海量的正常风电机SCADA数据，基于算法理论研究与实际SCADA数据分析，在特征表示、图结构挖掘及图神经网络三个方面分别研究适用于不平衡SCADA故障样本生成技术，通过分析大量的SCADA历史数据与含噪SCADA数据，挖掘时间序列随时间变化的规律或趋势，进而利用该规律生成新的故障样本序列，以实现基于数据驱动的风电机故障诊断与检测；实现基于数据驱动的风电机故障诊断与检测的性能提升，为风电机的实时控制和日常维护与管理提供基础数据支持。
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公开(公告)号：CN115146718A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210736346.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明公开了基于深度表示的风电机组异常检测方法，属于风电机异常检测技术领域，主要用于风电机组的运行状态监测，该方法包括以下步骤：首先利用设计的双锚钉损失函数对神经网络进行训练，提取出有效划分正常与异常区域的深度特征表示，最后，利用K近邻方法进行异常检测。本发明提供的基于深度表示的风电机组异常检测方法，利用神经网络并结合设计的双锚钉损失函数对SCADA数据进行深度特征表示，改善了数据的不平衡现象，有利于提高异常值的识别性能，有利于进行异常检测。
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公开(公告)号：CN115130555A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210607271.8
申请日：2022-05-31
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种提取用于风电机故障诊断的信息的方法，其挖掘出了SCADA用于故障分类的有效信息。其包括如下步骤：a时间特征提取，输入数据清洗后的SCADA数据，利用回声状态神经网络进行时间特征提取，提取出第v个变量的t时刻输入时间序列{v(1),v(2),...,v(t)}，其中输入序列长度根据实验设定，最终时间特征为Time(t)＝[O(t),x(t)]；b空间特征提取，对各变量在t时刻的相互变化进行提取，对t时刻的各变量通过1*1卷积进行映射，得到多个输出映射，在对多个映射利用1*3,1*5,1*7卷积进行处理，得到空间特征输出Space(t)；c时空特征提取，将Time(t)，Space(t)作为三层前馈神经网络的输入，对该神经网络进行训练，得到最终的分类器。
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公开(公告)号：CN115014336A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210565476.4
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种面向风力发电机巡检的视觉惯性定位方法，且其采用低成本设计，易于实施，便于推广，更利于实际应用。一种面向风力发电机巡检的视觉惯性定位方法，其特征在于：将工业巡检无人机集成双目相机、惯性测量单元，之后将工业巡检无人机按照预设的巡检飞行轨迹对风力发电机进行巡检，通过双目相机捕获视觉图像帧，视觉图像帧为连续的若干图像帧，同时通过惯性测量单元获得惯性参数，惯性参数包括工业巡检无人机捕获对应图像帧时的对应单轴的加速度和角速度，之后以紧耦合的方式对视觉图像帧和惯性参数两种传感信息进行融合，构建出基于图优化的视觉惯性后端优化，通过视觉惯性后端优化后获得风力发电机的巡检模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115013255A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210563828.2
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种风机叶片在线视觉监测与故障诊断方法，其整体提升风电行业的安全性和可靠性，并降低巡检劳动强度，显著提高经济效益和社会效益。其在固定位置设置拍摄系统，拍摄系统包括镜头和光源，镜头为大焦距镜头，将拍摄系统对准叶尖转动轨迹区域的一处位置，使得拍摄系统捕获叶尖位置的一设定形状的区域的抓拍图像，在需要拍摄的叶尖的对应位置区域进行区分标记，获取抓拍图像的位置，位置为所抓拍图像中叶尖的标记区域的中心点的坐标，之后进行位置偏差法处理，位置偏差即为依次抓拍的前后两张图像叶尖标记中心点间的位置偏差Ld，通过位置偏差Ld和偏差阈值Ld_T比较，从而判断叶片是否发生故障。
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公开(公告)号：CN114198266A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111402245.3
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种风电机组运行状态平行监测方法与装置，属于风电机组运行状态监测技术领域。其中，本发明的方法包括下述步骤：基于数字孪生思想，搭建风电机组运行状态的平行监测系统框架；构建风电机组运行状态平行监测的人工虚拟系统；基于稀疏自编码神经网络对所述风电机组运行状态进行监测；所述风电机组运行状态监测的实际物理系统和人工虚拟系统的平行执行。本发明在人工虚拟状态监测系统中通过稀疏自编码神经网络进行风电机组功率模型的辨识，通过基于稀疏惩罚项的自编码器损失函数控制隐藏层神经元的激活程度，可有效提高对输出功率的预测精度。本发明所构建的平行监测方法与系统可提高风电机组状态监测的实时性、快速性和精确性。
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公开(公告)号：CN114155499A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111401886.7
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC: G06V20/56 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本公开提供一种基于改进YOLOX的实时路况目标检测方法及装置。所述方法包括：采集实时路况目标的数据集，并对数据集进行预处理；按照预设的比例将预处理后的数据集划分为训练集和测试集；建立改进YOLOX网络结构：在残差分支中额外引出特征，经过ECA通道注意力后与另一分支的特征叠加，每个提取到的特征图都会有多个通道，各个通道上的特征通过叠加就可以得到完整的物体特征；利用所述训练集对所述改进YOLOX网络结构进行训练，得到实时路况目标检测模型；使用所述实时路况目标检测模型对实时路况目标进行检测。可以有效提高实时路况目标检测精度和检测效率。
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公开(公告)号：CN114139791A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111406112.3
申请日：2021-11-24
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，具体提供一种风力发电机组功率预测方法、系统、终端及存储介质，包括：对影响风力发电机组的功率值的参数项进行定期监控，将监控到的参数值按时间先后保存为参数序列；将所述参数序列输入边缘计算设备中的预先构建的A3C模型，得到预测功率；获取风力发电机组在所述预测功率对应的时间下的实际功率，并根据所述实际功率与所述预测功率的差值修正所述A3C模型。本发明能够准确预测风力发电机组的功率，且提高了预测效率。
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公开(公告)号：CN114139785A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111393075.7
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京华能新锐控制技术有限公司
Abstract: 本公开提供一种锅炉燃烧热效率预测方法及装置。所述方法包括：采集锅炉的实时运行数据，并将所述实时运行数据进行预处理；将预处理后的实时运行数据划分为训练集和测试集；采用改进K‑means算法对训练集中的实时运行数据进行聚类，具体包括：先采用生物地理学优化算法优化K‑means初始聚类中心，之后采用K‑means算法对所述实时运行数据进行聚类；设置相关参数，使得网络符合锅炉燃烧模型；基于所述聚类后的实时运行数据，对预设的极限学习机网络进行训练，得到所述锅炉燃烧模型；利用所述锅炉燃烧模型对锅炉燃烧热效率进行预测。能有效地改善预测精度，显示出其有效性，能够有效提高预测精度和预测效率。
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