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公开(公告)号：CN104865400A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510175876.4
申请日：2015-04-14
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心
Abstract: 本发明公开了一种风电机组转速的检测识别方法及系统，通过测取风电机组发电机轴承座振动加速度信号，首先去除信号中的趋势项和进行带通滤波，滤波通带的上下截止频率分别取双馈式风电机组发电机轴的最低和最高旋转频率；对滤波后的信号做奇异值降噪处理，提出带通信号中的突出旋转频率成分；最后对滤波降噪后的信号进行离散傅里叶变换，利用内插傅里叶变换法得到转子旋转频率的估计值。该方法可以给出发电机转子旋转频率的精确估计，为不同部件的故障特征提取提供必要的转速信息，不需要通过安装转速测量系统来获取转子转速信号，简化了振动监测系统，降低了系统成本，易于工程实施。
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公开(公告)号：CN104535928A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510050436.6
申请日：2015-02-02
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于可再生能源装备状态监测与故障诊断领域，具体涉及一种直驱式风力发电机模拟试验台与状态监测装置。本发明旨在研究直驱式风力发电机的运行特点与故障机理，分析振动信号和电信号与风力发电机运行故障的表征关系。异步电动机经齿轮箱减速之后作为直驱风力发电机的动力输入，动力经联接法兰传递给直驱式风力发电机，带动其永磁式外转子旋转，发电机中心轴所安装的线圈作为定子固定不动，并将电能传递给电网。直驱式发电机采用悬臂结构，在其前、后轴承皆安装压电加速度传感器监测轴承状态，动力输入处安装扭矩仪同步监测传动链的扭矩和转速，发电机并网侧安装三相电压和电流互感器。通过对上述信号的分析，可以研究直驱式风力发电机的运行特点和故障机理，为实际机组的运行、维护提供理论依据。
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公开(公告)号：CN115326393B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210155010.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于温度信息的风电机组轴承对故障诊断方法，属于可再生能源装备状态监测与故障诊断领域，主要基于轴承对(前后端轴承)温度相对大小关系进行故障诊断，轴承对中其中一个轴承出现故障时两端轴承温度关系偏离原始规律，利用状态点与健康数据集边界的欧式距离来量化偏离程度，计算得到的距离经过平滑后根据是否连续超出阈值来诊断异常状态。本发明的有益效果为，利用风电SCADA运行数据，从轴承对温度之间的分布关系，挖掘轴承的运行状态信息，避免了相对复杂的振动信号分析，有效利用SCADA运行数据，提高了轴承故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN119641562A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411708313.2
申请日：2024-11-27
Applicant: 广东华电福新阳江海上风电有限公司 , 华北电力大学
IPC: F03D17/00 , G06F18/2131 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01M13/045 , G06N3/0442
Abstract: 一种运用增量映射与递归估计预测风电滚动轴承剩余寿命的方法。本发明公开了一种预测风电滚动轴承剩余寿命的方法，涉及可再生能源装备状态监测。首先，通过变换振动加速度信号得到多频带包络解调二维谱图，计算谱图变化量并归一化，得到健康指标和归一化退化增量。其次，利用通道注意力模块从二维谱图的两个维度提取特征，设计二维卷积神经网络学习谱图与退化增量的非线性映射。接着，建立递归深度学习模型，结合模型权重高斯采样，计算未来健康指标的后验概率，实现滚动预测。最后，根据失效阈值预测剩余寿命。本发明的优点在于，构建了基于多频带包络解调二维谱图变化增量的健康指标，设计了包含通道注意力模块的二维卷积神经网络，融合了递归深度学习和权重高斯采样，提高了风电轴承剩余寿命的预测精度。
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公开(公告)号：CN113267646B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202110072253.X
申请日：2021-01-20
Applicant: 鲁能集团有限公司 , 都城伟业集团有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种新型扭矩式风向标，包括风速测量组件和数据处理组件，还包括扭矩测量组件，所述扭矩测量组件包括底座、主迎风平面、辅助迎风平面、第一静态扭矩仪、第二静态扭矩仪以及扭矩输出插头，所述风速测量组件包括三杯式风速计和风速输出插头。本发明可以消除传统机械式风向标在较恶劣工作环境下长期工作后必然会产生的对中偏差增大、精度下降等缺点，不但使用寿命长，后期维护成本相比于机械式风向标也大大降低。同时新型扭矩式风向标制造成本较低，因此也解决了超声波风速风向仪与激光测风雷达因为成本高所产生的使用范围的局限性，为风电机组偏航系统提供更精确可靠的风向数据，从而提高风电机组的风能利用效率，提高机组发电量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115528725A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210968673.0
申请日：2022-08-12
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种平抑接入电网的风电功率波动的飞轮储能系统容量配置方法，包括：步骤1、初始化电网分频器截止频率，得到飞轮储能系统参考功率指令；步骤2、根据飞轮储能系统功率、容量约束以及飞轮储能系统全生命周期经济性指标确定储能额定功率和额定容量；步骤3、使用多跟踪器优化算法求解飞轮储能系统容量配置的目标函数；步骤4、将飞轮储能系统输出与风电场有功功率输出并网，获得并网点波动参数；步骤5、更新电网分频器截止频率，确定此风电场所需的飞轮储能系统功率容量的优化值。本发明能够优化整体成本以及抑制风电随机性带来的电网波动。
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公开(公告)号：CN115326384A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210155090.6
申请日：2022-02-21
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/00 , G01M13/003
Abstract: 本发明公开了一种风电齿轮箱系统故障树与部件故障诊断方法，具体涉及到风电齿轮箱系统的故障树以及基于故障树的齿轮箱部件故障诊断方法。本发明部件故障诊断方法基于齿轮箱系统故障，用各基本事件(和开关事件)定性的从参数分布关系中进行部件故障诊断。本发明构建了风电齿轮箱系统故障逻辑，从故障机理上定性给出各参数变化趋势，解决了风电齿轮箱及冷却润滑系统中各参数相互影响，故障表征模糊不清问题，提高了故障识别精度和故障定位精度。
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公开(公告)号：CN112459970B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010354633.8
申请日：2020-04-29
Applicant: 华北电力大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 一种运用数据对抗学习的风电机组异常状态检测方法，包括SCADA数据的预处理、生成对抗网络的搭建与训练和面向海量SCADA数据的机组异常状态测试。SCADA数据的预处理用于获取监测参数的正常数据，这些数据用来训练搭建好的生成对抗网络，训练好的生成对抗网络用来检测目标SCADA数据是否异常，SCADA数据的异常代表风电机组的异常。本发明将SCADA数据中的干扰成分排除，通过对抗训练学习数据的正常表征，用以鉴别风电机组的异常状态。
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公开(公告)号：CN112459970A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202010354633.8
申请日：2020-04-29
Applicant: 华北电力大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 一种运用数据对抗学习的风电机组异常状态检测方法，包括SCADA数据的预处理、生成对抗网络的搭建与训练和面向海量SCADA数据的机组异常状态测试。SCADA数据的预处理用于获取监测参数的正常数据，这些数据用来训练搭建好的生成对抗网络，训练好的生成对抗网络用来检测目标SCADA数据是否异常，SCADA数据的异常代表风电机组的异常。本发明将SCADA数据中的干扰成分排除，通过对抗训练学习数据的正常表征，用以鉴别风电机组的异常状态。
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