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公开(公告)号：CN116433073A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310182247.9
申请日：2023-02-23
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本公开涉及风电场运营效能评价技术领域，尤其涉及一种风电场运营效能评价方法、装置、设备及介质，通过根据风电场的历史运行数据，确定风电场对应的基础统计指标，历史运行数据至少包括：测风塔数据、激光雷达测风数据、数据采集与监视控制系统数据、生产运行管理系统数据、功率控制系统数据以及风电机组设计数据；在确定风电场对应的基础统计指标之后，基于基础统计指标，确定风电场对应的高阶统计指标；根据高阶统计指标、以及高阶统计指标对应的所有第一风电场统计参数，确定风电场对应的目标效能评价参数，其中，目标效能评价参数用于评估风电场的运营效能。采用该方式能够提高对风电场运营效能的评价准确性。
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公开(公告)号：CN116432548A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310248593.2
申请日：2023-03-09
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/096 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本公开涉及一种基于迁移学习的融合风速计算方法、装置、设备及介质。其中，基于迁移学习的融合风速计算方法包括：在多个测风塔中根据风速相关性确定基准测风塔；获取基准测风塔的第一真实观测风速数据与第一模拟风速数据，以及获取目标点位的第二模拟风速数据；对第一真实观测风速数据、第一模拟风速数据和第二模拟风速数据进行时序风速计算，得到目标点位的第一时序风速数据；通过迁移学习神经网络模型对第一时序风速数据进行模型计算，得到目标点位的第一融合时序风速数据。根据本公开实施例，能够通过多数据进行融合计算的方法，有效提高风速计算精度。
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公开(公告)号：CN115754714A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211297008.X
申请日：2022-10-21
Applicant: 华北电力大学
IPC: G01R31/34 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及风电机组故障定位技术领域，具体提供一种风电机组发电机故障定位方法、电子设备及存储介质，旨在解决现有技术中大多由工作人员定位故障，从而导致故障定位方法的准确度较低的技术问题。为此目的，本发明的风电机组发电机故障定位方法包括：获取与风电机组发电机相关的输入变量；将输入变量的实测值输入训练好的发电机状态监测模型，获得输入变量的重构值；基于输入变量的重构值和实测值确定重构误差；基于重构误差对风电机组发电机进行故障定位。如此，提高了风电机组发电机故障定位的准确度，保证了风电机组发电机的稳定性。
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公开(公告)号：CN115204522B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211110691.1
申请日：2022-09-13
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本公开涉及一种区域发电功率预测方法、装置、设备及存储介质。首先基于每个风光电站对应的客户端对原始风光数据进行特征提取，得到风光特征数据，然后利用第三方服务器对客户端提取到的风光特征数据进行融合，得到时空相关特征，进一步通过每个风光电站对应的客户端基于风光特征数据和时空相关数据进行发电预测，并由所有风光电站对应的风光电站预测功率，用于形成待预测区域的区域发电功率。由此，当进行区域发电功率预测时，第三方服务器只能处理原始风光数据对应的风光特征数据，各风光电站的原始风光数据只在本地进行处理，避免了原始风光数据在第三方服务器被泄露，保证了数据安全性。
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公开(公告)号：CN114417583B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210015870.0
申请日：2022-01-07
Applicant: 华北电力大学 , 中国华能集团有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，具体提供一种风电机组尾流速度损失的评估方法、装置及存储介质，旨在解决现有评估方法中尾流膨胀率的计算通常依赖拟合获得的半经验公式导致在某些风况下风电机组尾流速度损失的预测精度较低的问题。为此目的，本发明的风电机组尾流速度损失的评估方法包括：获取风电机组上游的流向速度分量时间序列、展向速度分量时间序列和垂向速度分量时间序列；基于流向速度分量时间序列确定第一初始尾流宽度和对流速度；基于展向速度分量时间序列、垂向速度分量时间序列、第一初始尾流宽度和对流速度确定最终尾流膨胀率；基于最终尾流膨胀率对风电机组尾流速度损失进行评估，得到评估结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114968999A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210565276.9
申请日：2022-05-23
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了属于风电机组发电技术领域的一种基于时序匹配和双向四分位算法的异常数据清洗方法。该方法包括以下步骤：步骤1：采集风电机组的实测风速和风电功率数据；步骤2：辨识风电机组限功率异常数据；具体包括：步骤21：采用基本趋势转折点和重要趋势转折点确定算法对风电功率时间序列进行分段划分；步骤22：基于风速‑风电功率时序匹配度量对限功率分段时间序列进行筛选；步骤23：基于额定功率剔除系数对额定功率分段时间序列进行剔除；步骤3：利用双向四分位算法清洗风电功率分散型异常数据。本发明能够同时有效地清洗堆积型异常数据和分散型异常数据，且可以有效辨识过渡区域内与正常数据空间分布特征相似的异常运行数据。
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公开(公告)号：CN114723252A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210300189.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明提出一种风电场样板机选择方法，属于风电场理论发电量计算领域。该方法包括：获取风电场中各风电机组的风速数据；计算每台风电机组的风速威布尔分布曲线参数；对每台风电机组的风速数据降维后进行归一化，对每台风电机组的风速威布尔分布曲线参数进行归一化，利用归一化后的结果构建风电场分组模型的输入变量矩阵；根据确定的风电场机组最佳分组个数对风电场分组模型的输入变量矩阵进行聚类，得到风电场中各风电机组的分组结果；利用相关性分析法选取每个分组的样板机，以得到风电场的样板机选择结果。本发明基聚类算法选取风电场样板机，可提高选取样板机的合理性和代表性，在保证计算效率的同时又能提高发电量计算的精度。
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公开(公告)号：CN114611355A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210235392.4
申请日：2022-03-10
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F30/17 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了属于风力发电仿真实验技术领域的一种基于多滑移与动网格的漂浮式风电叶片气弹计算方法。包括步骤1：构建海上风电机组平台运动模型；步骤2：对流体域划分多计算域非结构滑移网格，构建多自由度流体计算域；步骤3：在风轮旋转域设置动网格；步骤4：设置进出口边界条件，编写平台运动UDF，再设置风轮相对平台运动旋转和流体域耦合面；步骤5：进行叶片建模并对叶片进行有限元网格划分，置固体域耦合面；步骤6：进行双向耦合计算；步骤7：对平台运动的不同振幅、频率进行组合。本发明解决了叶片弹性形变过程中流场网格发生大变形导致计算发散的问题，对提高机组的设计水平和优化风电机组控制策略具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114542374A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210126902.4
申请日：2022-02-11
Applicant: 华北电力大学 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: F03D7/00
Abstract: 本发明涉及一种风电机组振动控制方法及系统，所述方法包括如下步骤：构建包含塔架与风轮耦合模型、传动系统耦合模型和频率适应性函数和全反馈控制系数的传递函数；基于所述传递函数对风电机组进行振动控制。本发明通过全反馈系数、频率适应函数与变桨距角控制耦合，实现机组运行结构振动控制，使振动量达到最小的目的，保证风力发电机组安全稳定运行目的。
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公开(公告)号：CN114417583A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210015870.0
申请日：2022-01-07
Applicant: 华北电力大学 , 中国华能集团有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F113/06
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，具体提供一种风电机组尾流速度损失的评估方法、装置及存储介质，旨在解决现有评估方法中尾流膨胀率的计算通常依赖拟合获得的半经验公式导致在某些风况下风电机组尾流速度损失的预测精度较低的问题。为此目的，本发明的风电机组尾流速度损失的评估方法包括：获取风电机组上游的流向速度分量时间序列、展向速度分量时间序列和垂向速度分量时间序列；基于流向速度分量时间序列确定第一初始尾流宽度和对流速度；基于展向速度分量时间序列、垂向速度分量时间序列、第一初始尾流宽度和对流速度确定最终尾流膨胀率；基于最终尾流膨胀率对风电机组尾流速度损失进行评估，得到评估结果。
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