一种风机并网回路多变量监测与保护系统及方法

    公开(公告)号:CN111734580B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202010503752.5

    申请日:2020-06-05

    Abstract: 本发明涉及一种风机并网回路多变量监测与保护系统及方法,监测与保护系统包括主变压器、箱变主断路器、并网接触器、综保模块、防冲击LVRT单元、轮捕能侧并行测速装置、风轮捕能侧保护装置、安全链、智能分析保护系统;主变压器和箱变主断路器位于箱式变电站内,外部电网通过电线与主变压器连接,主变压器与箱变主断路器连接,箱变主断路器与并网接触器连接,并网接触器与风力发电机机舱内的发电机连接;综保模块和防冲击LVRT单元分别与并网接触器连接,综保模块还与安全链连接;本申请结合机械传动和电气控制两个环节,形成机组运行状态的多层监测保护机制,全面保障机组安全运行,避免因超速或电气元件故障造成的机组起火事故发生。

    一种风电机组偏航校正方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117212051B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311459271.9

    申请日:2023-11-02

    Abstract: 本申请公开了一种风电机组偏航校正方法、装置、设备及存储介质,涉及风电机组控制技术领域,包括:基于预设机组朝向对目标机组进行调整,将调整后的目标机组朝向角度确定为起始角度,记录主控系统中的显示角度,以确定起始角度与显示角度之间的角度差值;在目标机组出现偏航动作时,基于激光发射器、激光接收器以及起始角度确定目标机组的当前机舱角度;获取外部风向数据,基于外部风向数据、当前机舱角度以及角度差值确定目标机组的偏航对风误差角度;基于偏航对风误差角度判断目标机组是否满足偏航校正条件,若是,则基于偏航误差校正程序进行偏航误差校正。由此,本申请能够实时计算机舱朝向与风向的误差角,精准、高效地完成机组偏航校正。

    一种模型训练方法、装置和功率预测方法以及设备和介质

    公开(公告)号:CN117094420B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311361709.X

    申请日:2023-10-20

    Abstract: 本申请涉及一种模型训练方法、装置和功率预测方法以及设备和介质,其中,该模型训练方法包括:基于共识机制将每个新能源场站本地训练的本地模型的本地模型参数,通过区块链节点服务器上传至区块链,生成最新区块;通过区块链节点服务器获取最新区块中的本地模型参数数据;基于本地模型参数数据对每个本地模型进行相关度聚合,得到对应的聚合模型。相比于现有联邦学习方案,通过区块链技术对联邦学习进行去中心化处理,且模型聚合只在新能源场站的本地服务器中进行,区块链节点服务器只进行模

    一种模型训练方法、装置和功率预测方法以及设备和介质

    公开(公告)号:CN117094420A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311361709.X

    申请日:2023-10-20

    Abstract: 本申请涉及一种模型训练方法、装置和功率预测方法以及设备和介质,其中,该模型训练方法包括:基于共识机制将每个新能源场站本地训练的本地模型的本地模型参数,通过区块链节点服务器上传至区块链,生成最新区块;通过区块链节点服务器获取最新区块中的本地模型参数数据;基于本地模型参数数据对每个本地模型进行相关度聚合,得到对应的聚合模型。相比于现有联邦学习方案,通过区块链技术对联邦学习进行去中心化处理,且模型聚合只在新能源场站的本地服务器中进行,区块链节点服务器只进行模型参数的上传与下发,避免了中心节点的异常对模型训练所产生的不利影响,解决了如何提高基于联邦学习的模型训练稳定性的问题。

    一种光伏板功率爬坡事件的预测方法及相关组件

    公开(公告)号:CN116979517A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310952090.3

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 本发明公开了一种光伏板功率爬坡事件的预测方法及相关组件,涉及功率预测领域,通过获取光伏板的第一功率数据,对第一功率数据进行VMD分解,得到第一功率数据对应的模态分量,获取光伏板所处的环境数据,将环境数据和模态分量共同作为预测数据,将预测数据输入到预设神经网络模型中,预测光伏板在当前时刻经过预设时长后的第二功率数据,确定预第二功率数据减去第一功率数据的差值,当差值与预设时长之间的比值大于预设阈值时判定预测功率爬坡事件发生。通过VMD分解以及神经网络模型结合对第二功率数据进行计算,可以准确地预测第二功率数据;通过计算功率变化速率,可以准确地对功率爬坡事件进行预测,满足对预测精度的要求。

    一种齿轮箱的故障检测方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN116611184A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310558967.0

    申请日:2023-05-16

    Abstract: 本发明公开了一种齿轮箱的故障检测方法、装置及介质,适用于风力发电技术领域。获取齿轮箱的状态数据;调用GANomaly故障诊断模型以输入状态数据;获取GANomaly故障诊断模型的输出数据作为当前样本分数;将当前样本分数与样本阈值分数进行比较以得到对应的故障检测结果。该方法基于GANomaly故障诊断模型,可以实现在毫无异常样本训练下对异常样本进行检测,其采用该方法不受类不平衡训练数据的影响以解决类不平衡问题,通过GANomaly故障诊断模型实现自学习故障诊断,减轻工作人员的工作检测负担,与传统信号处理方法相比,提升了风电齿轮箱的故障诊断的准确性。

Patent Agency Ranking