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公开(公告)号：CN112529059B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202011401717.9
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: G06K9/62
Abstract: 本申请涉及一种机组电磁振动诊断方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：基于机组电磁振动特征，对机组在开机起励建压过程进行数据分析及特征提取，构建电磁振动的状态评估矩阵；对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间；从机组运行数据库中获取机组电磁振动的健康样本数据，根据所述健康样本数据构建健康样本空间；将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断。本发明实施例避免带病机组并网，保障机组安全稳定性以及电网的安全性；同时实现了机组电磁振动状态的实时监测诊断，并降低了传统机组电磁振动诊断的人工成本。
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公开(公告)号：CN113780337A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110866979.0
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
Abstract: 本公开提出一种发电机巡检方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取发电机巡检场景的多媒体数据；探测发电机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，确定与发电机对应的巡检结果。通过本公开，能够使得发电机巡检方式更具有合理性，能够有效降低人员劳动强度和管理难度，减少现场人员巡检频次，规避人身安全风险，能够及时地发现和消除设备隐患，提升发电机巡检效率，保证设备安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN113760992A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110866997.9
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: G06F16/2455 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本公开公开了一种电气设备运行状态的预测方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习、大数据等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取目标电气设备的历史运行状态参数；根据所述目标电气设备所属的类型，获取参考数据集，其中，所述参考数据集中包括多个参考电气设备在各个时期的运行状态参数；根据所述目标电气设备的历史运行状态参数及所述多个参考电气设备在各个时期的运行状态参数，确定所述目标电气设备的运行状态。由此，可以根据目标电气设备与参考电气设备在各个时期的运行状态参数，综合考虑设备历史数据与同类型同家族设备的发展规律，预测目标电气设备的电气数据，从而可以个性化地预警设备故障。
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公开(公告)号：CN113315240A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110866971.4
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
Abstract: 本申请提出一种水电机组的全工况稳定性样本获取及管理方法、装置及电子设备，属于水力发电技术领域。其中，该方法包括：以预设频率获取水电机组对应的实时监测数据；根据每个获取时刻获取的实时监测数据，确定每个机组运行状态对应的起始时刻与结束时刻；记录水电机组的电厂名称、机组号、每个机组运行状态对应的起始时刻与结束时刻、及水电机组在每个机组运行状态对应的水头，以生成水电机组的每个机组运行状态对应的数据表并存储；根据每个实时监测数据对应的水电机组的电厂名称、机组号、及实时监测数据对应的获取时刻及水头，将每个实时监测数据进行分工况存储。由此，通过这种方法，实现了对水电机组全工况稳定性样本数据的获取及合理管理。
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公开(公告)号：CN113312380A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110866020.7
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: G06F16/245 , G06F16/21 , G01H17/00
Abstract: 本申请提出一种基于数据驱动的水电机组振动区自动获取方法、装置及电子设备，属于水力发电技术领域。其中，该方法包括：以预设的时间间隔获取所述水电机组稳定性状态监测系统实时采集的稳定性测点数据、水电机组监控系统实时采集的工况参数测点数据与开关量测点数据、算法参数配置表、及测点阈值配置表，并根据算法参数配置表与测点阈值配置表，确定各个稳定性测点对应的异常状态开始时间与结束时间，并生成各个稳定性测点对应的稳定性参数测点状态征兆数据，进而根据各个稳定性测点对应的稳定性参数测点状态征兆数据自动确定水电机组在各个稳定性测点的振动区间。由此，通过这种方法，降低了振动区划分的成本，提升了振动区划分的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112885047A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110053557.1
申请日：2021-01-15
Applicant: 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种机组状态监测智能预警方法，包括：确定用于监测水轮发电机组运行状态的第一监测体系，该第一监测体系中包含至少一类监测量；判断当前的机组工况数据是否满足每一类监测量对应的工况判定条件；在当前的机组工况数据满足每一类监测量对应的工况判定条件时，根据获取到的每一类监测量的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获得每一类监测量的一类检测结果。本发明还公开了变压器状态监测智能预警方法以及辅机状态监测智能预警方法。本发明能够智能分析不同的水电站设备状态监测数据的变化趋势，且能够有效提高趋势预警的及时性和准确性。
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公开(公告)号：CN112529059A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011401717.9
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: G06K9/62
Abstract: 本申请涉及一种机组电磁振动诊断方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：基于机组电磁振动特征，对机组在开机起励建压过程进行数据分析及特征提取，构建电磁振动的状态评估矩阵；对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间；从机组运行数据库中获取机组电磁振动的健康样本数据，根据所述健康样本数据构建健康样本空间；将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断。本发明实施例避免带病机组并网，保障机组安全稳定性以及电网的安全性；同时实现了机组电磁振动状态的实时监测诊断，并降低了传统机组电磁振动诊断的人工成本。
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公开(公告)号：CN119801806A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411841937.1
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接力器异常预警方法、装置、设备和介质，该方法包括：采集水轮发电机组在多个预设时间点的初始参数组，其中，初始参数组包括：初始导叶开度、初始桨叶开度以及机组有功功率；对初始参数组进行数据预处理，以得到目标参数组，其中，目标参数组包括：目标导叶开度、目标桨叶开度以及机组有功功率；对多个目标参数组进行分组，以得到待分析参数组；基于预设阈值数组从待分析参数组中的多个目标参数组中确定异常参数组；基于异常参数组进行接力器异常预警。由此，能够实现对接力器异常状态的自动化监测，并准确实现接力器异常预警，从而有效提升预警效果。
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公开(公告)号：CN119598329A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411552552.3
申请日：2024-11-01
Applicant: 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
Inventor： 阳瑞霖 , 谭文胜 , 吴德明 , 李贤明 , 赵训新 , 罗立军 , 王小君 , 刘禹 , 李崇仕 , 莫凡 , 张培 , 姜晓峰 , 赵瑞洋 , 金艳 , 胡蝶 , 王思嘉 , 魏加达 , 段界峰 , 王卫玉
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息融合的发电机故障诊断方法及系统，方法包括：将各个异常目标参数数据序列进行对齐，并采用预设的滑动窗口在各个异常目标参数数据序列上滑动，每次滑动得到一个异常目标参数集合；将各个异常目标参数集合分别输入至预先构建的灰色神经预测模型中，灰色神经预测模型输出至少一个故障预测类型；根据预设的故障融合策略对至少一个故障预测类型进行融合，得到最终的故障预测结果。能够实现多源数据同步预测故障故障类型，并且通过获取各个异常目标参数集合能够实现故障类型的多次预测，从而降低在诊断过程中存在偶发性故障数据造成故障分析不准确的现象发生。
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公开(公告)号：CN119598115A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411552676.1
申请日：2024-11-01
Applicant: 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
Inventor： 阳瑞霖 , 胡勇胜 , 谭文胜 , 吴德明 , 赵训新 , 罗立军 , 王小君 , 姜晓峰 , 赵瑞洋 , 金艳 , 胡蝶 , 王思嘉 , 魏加达 , 段界峰 , 王卫玉 , 刘禹 , 李崇仕 , 莫凡 , 张培
Abstract: 本发明公开了一种基于多因素特征融合的电力变压器油温预测方法及系统，方法包括：获取电力变压器在未来时刻的负荷率预测数据以及环境温度预测数据，并将负荷率预测数据以及环境温度预测数据输入至顶层油温预测模型中，顶层油温预测模型输出未来时刻的预测顶层油温值；根据预设的抽取规则获取在历史一段时间内的第二历史实际顶层油温序列，并判断预测顶层油温值与第一历史实际顶层油温序列中的各个历史实际顶层油温值之间的差值是否大于预设阈值，若大于预设阈值，则根据第一历史实际顶层油温序列中各个第一历史实际顶层油温的平均值对预测顶层油温值进行修正。能够降低模型预测的误差，从而使得修正后的结果更接近真实值。
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