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公开(公告)号：CN113723627A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110867000.1
申请日：2021-07-29
Applicant: 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
IPC: G06Q10/00 , G06Q10/06 , G06F16/903
Abstract: 本公开提出了一种设备检修策略的确定方法、装置、设备以及存储介质，涉及设备检修技术领域。具体实现方案为：获取设备在预设时段内各个维度的运行数据，根据各个维度的运行数据及每个维度的经验阈值，确定述设备中各个组件在预设时段内的状态；根据各个组件在预设时段内的状态，输出检查项目列表。获取检查项目列表对应的检查结果；根据检查结果，确定设备当前的检修策略。由此，可以针对设备的运行数据，可以及时的发现当前设备存在的问题，为设备提出相对应的检修策略，从而进行维护检修工作，保障设备所在系统的正常生产工作，具有一定的先验性。从而便于及时合理安排改造升级换代工作，避免事故发生，缩短改造检修周期。
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公开(公告)号：CN112666458A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011406505.X
申请日：2020-12-04
Applicant: 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种发电设备状态评估方法以及评估装置，方法包括：获取发电设备的状态监测数据、巡检数据、定期工作数据与缺陷数据；将所述状态监测数据、所述巡检数据、所述定期工作数据与所述缺陷数据通过KKS编码抽取到所述发电设备的组成部件；对所述组成部件通过所述状态监测数据、所述巡检数据、所述定期工作数据与所述缺陷数据进行状态评估。在上述发电设备状态评估方法中，将状态监测数据与巡检数据、定期工作数据、缺陷数据等离线数据结合对发电设备的运行状态实施评估，数据更为全面，从而可以全面反映发电设备健康状态，评估结果的可靠性更高。
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公开(公告)号：CN112528805A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011401763.9
申请日：2020-12-04
Applicant: 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本说明书提供一种水轮机压力脉动分析方法、装置、设备及存储介质，该方法包括采集水轮机在预设负荷下的压力脉动信号，并基于压力脉动信号获得压力脉动信号总能量；将压力脉动信号分解为多个分别代表不同模态的IMF分量；对分解得到的各IMF分量分别进行频率特征分析，得到各IMF分量的频率特征；根据各IMF分量的频率特征，分别将各IMF分量划分至预先构建的不同频率带中；计算各频率带的IMF分量总能量及IMF分量总能量占压力脉动信号总能量的比值，获得在预设负荷下水轮机的压力脉动多维频带能量占比特征。该方法实现对水轮机压力脉动信号幅值、频率特征的提取，展示不同频带压力脉动对总体压力脉动幅值增大的贡献率，分析在不同负荷下的表现特性。
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公开(公告)号：CN119412271A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411841939.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
IPC: F03B11/00
Abstract: 本公开提出一种水轮发电机组导桨叶协联异常检测方法、装置及设备，包括：获取水轮发电机组在第一时间的第一运行数据，第一运行数据包括：水轮发电机组的第一有功功率，第一水头，第一水头对应的第一导叶开度和第一桨叶开度，根据初始运行数据，生成与水轮发电机组对应的目标预测模型，目标预测模型用于描述在不同有功功率和不同水头条件下，水轮发电机组的导叶和桨叶之间的协联关系，获取水轮发电机组在第二时间的第二运行数据，基于目标预测模型处理第二运行数据，以得到水轮发电机组在第二时间时的导桨叶协联检测结果，能够准确地检测水轮发电机组的导桨叶协联关系的异常状态，从而避免水轮发电机组故障扩大，保障水轮发电机组的安全高效运行。
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公开(公告)号：CN114528874B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210082089.5
申请日：2022-01-24
Applicant: 五凌电力有限公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本公开提出一种水电机组的故障诊断方法、装置及电子设备，涉及水电机组故障诊断技术领域，其中，所述方法包括：获取水电机组的时序数据；将所述时序数据进行处理，以获取对应的输入数据；利用训练完成的卷积神经网络模型对所述输入数据进行处理，以获取对应的类型标签；根据所述类型标签，确定所述水电机组的运行状况。由此，通过利用训练完成的卷积神经网络模型，结合水电机组的时序数据，即可较为准确地确定出水电机组的运行状态，进而也有效提高了水电机组故障诊断的诊断精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116910474B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202310811956.9
申请日：2023-07-04
Applicant: 五凌电力有限公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
Inventor： 王卫玉 , 魏加达 , 王思嘉 , 罗立军 , 李贤明 , 肖启志 , 李崇仕 , 刘禹 , 马腾飞 , 阳瑞霖 , 段界峰 , 张培 , 莫凡 , 金艳 , 胡勇胜 , 赵训新 , 何葵东 , 陈启卷
Abstract: 本公开提出一种水电机组的稳定性状态劣化趋势预警方法。包括：在水电机组处于稳定性状态，且接收到劣化趋势预警请求时，从劣化趋势预警请求中解析劣化趋势预警需求处理的时间周期类型，在时间周期类型是第一周期类型时，获取第一时间周期内水电机组的多个第一运行数据，再确定水电机组在以不同第一运行数据运行时所对应的初始水头和初始有功功率，根据多个第一运行数据，确定水电机组在第一时间周期内的数据变化率，再根据初水头和初始有功功率，确定与第一运行数据对应的数据变化率阈值，在数据变化率大于数据变化率阈值时，生成水电机组稳定性状态的劣化趋势预警，能够准确预测水电机组可能出现的稳定性状态的劣化趋势。
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公开(公告)号：CN116911450B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310813933.1
申请日：2023-07-04
Applicant: 五凌电力有限公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
Inventor： 王卫玉 , 王思嘉 , 魏加达 , 刘兴义 , 罗立军 , 刘斌 , 丁晖庆 , 刘禹 , 李崇仕 , 康志远 , 阳瑞霖 , 段界峰 , 张培 , 莫凡 , 姜晓峰 , 胡勇胜 , 赵训新 , 何葵东 , 陈启卷
Abstract: 本公开提出一种水电站辅助设备的劣化趋势预警方法。包括：获取预设时间周期内水电站辅助设备的多个目标运行数据，目标运行数据包括：目标运行时间和/或目标启停间隔时间，并确定与每个目标运行数据对应的目标数据采集时间，再对多个目标运行数据和与每个目标运行数据对应的目标数据采集时间进行线性拟合处理，以获取目标函数曲线，其中，目标函数曲线具有目标斜率，以及基于目标斜率，确定水电站辅助设备的劣化趋势预警结果，由此，能够准确预测水电站辅助设备可能出现的劣化趋势，从而能够基于劣化趋势预警结果，在水电站辅助设备故障和停机之前采取相应补救措施，以保障水电站生产的连续性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118190225A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410262360.2
申请日：2024-03-07
Applicant: 国家电投集团黄河上游水电开发有限责任公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
Inventor： 黄海兵 , 乔海山 , 桑杰才让 , 桑振海 , 何韦兵 , 谢占杰 , 刘恒 , 武江 , 李一鸣 , 汪寿林 , 李善明 , 曹瑞华 , 刘小宁 , 黄豪 , 田发辉 , 胡勇胜 , 赵训新 , 罗立军 , 李崇仕 , 莫凡 , 张培 , 王卫玉 , 魏加达 , 王思嘉 , 赵瑞洋
Abstract: 本发明属于超声螺栓预紧力测量技术领域，公开了一种螺栓预紧力超声原位检测方法、系统、介质、设备及终端，构建基于材料因子和形状因子的螺栓预紧力超声纵横波波检测模型；利用基于材料因子和形状因子的螺栓预紧力超声纵横波波检测模型生成超声螺栓预紧力测量的虚拟标定曲线，进而实现螺栓预紧力的超声原位检测。本发明的基于形状因子和材料因子的螺栓预紧力超声原位检测方法，以有限数量的标定曲线作为基础数据，针对特定螺栓连接，外延推导、生成虚拟标定曲线，在工程精度允许的范围内免于标定，降低了超声螺栓轴力测量的标定工作，为建立纵横波虚拟标定曲线算法和数据库提供坚实的基础，该基础数据和生成标定曲线的相关算法具有实用意义。
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公开(公告)号：CN116910648A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310828563.9
申请日：2023-07-07
Applicant: 湖南五凌电力科技有限公司
IPC: G06F18/241 , G01R31/12 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/21
Abstract: 一种基于深度学习的GIS设备局部放电图谱分析方法、系统和介质，方法中，通过特高频设备采集不同放电类型的局部放电信号样本，并给定所述样本对应的分类标签；然后对局部放电样本进行预处理，计算获得其二维特征图谱，并通过数据增强手段形成GIS局部放电特征图谱数据库；将所述数据库按照比例划分训练集和测试集，将所述训练集输入深度学习网络模型中，经过训练得到局部放电图谱识别模型；最后将测试集或者实际运行中局部放电信号，按照预处理得到图谱，输入到局部放电图谱识别模型，得到局部放电类型的识别结果。本发明公开的方法通过数据增强和模型轻量化改进提高了放电识别的可靠性和适用性。
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公开(公告)号：CN113761233B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110865156.6
申请日：2021-07-29
Applicant: 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
Inventor： 胡勇胜 , 何葵东 , 赵训新 , 莫凡 , 罗立军 , 张培 , 胡蝶 , 王卫玉 , 罗红祥 , 李崇仕 , 侯凯 , 王胜军 , 姜晓峰 , 肖杨 , 金艳 , 胡边 , 徐跃云 , 肖启志 , 李晓龙 , 石元
IPC: G06F16/432 , G06F16/732 , G06Q50/06 , G01D21/02
Abstract: 本公开提出一种水电厂巡检方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取水电厂巡检场景的多媒体数据；探测水电厂巡检场景之中的感官模态数据；基于多媒体数据和感官模态数据，确定与水电厂对应的巡检结果；根据巡检结果，确定与水电厂巡检场景中的观察项对应的实际测量值；确定与观察项对应的多种参考项，并确定与多种参考项分别对应的多种参考值；根据多种参考值，确定与观察项对应的测量阈值；以及根据实际测量值和测量阈值，确定观察项是否发生故障事件。通过本公开，能够提升水电厂巡检效率，减少相关人员劳动强度，保证水电厂设备安全稳定运行。
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