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公开(公告)号：CN112784960A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110079389.3
申请日：2021-01-21
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 水电水利规划设计总院
Abstract: 本发明提供了一种基于滑动窗口和局部时序特征的光伏发电功率预测方法，首先利用数据窗口在光伏功率数据上截取出尺寸为M×N的数据块，其中M为数据块在时间维度的长度，N为空间维度的长度。然后利用CNN对数据块在空间维度上执行一维卷积操作来提取数据的空间特征。在空间特征的基础上再利用LSTM提取数据的时序特征，并通过全连接层对时空特征进行回归预测分析以得到最终的光伏功率预测结果。本发明与六种常用预测方法相比，所有测试样本上的误差值更加集中，且更加趋向于0刻度线，通过定性的方式验证了CALSTM相比于其他方法的优越性。本发明可准确地拟合数据的周期分布规律，且在功率值接近于0时，可实现精准预测。
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公开(公告)号：CN116428131A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310696591.X
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本公开提供一种风力发电机故障预警方法及装置，涉及监测预警技术领域。该风力发电机故障预警方法包括：获取监测数据；根据所述监测数据，确定所述风力发电机的故障等级；基于所述故障等级确定相对应的故障预警信息，并将所述故障预警信息发送给各维修终端；确定响应所述故障预警信息的候选维修终端，并基于所述故障等级在所述候选维修终端中匹配用于维修所述风力发电机的目标维修终端。根据本公开实施方式的风力发电机故障预警方法，可以根据不同的故障等级触发不同的故障预警方式，及时通知就近维修对象进行维修，从而避免因维修对象长期未发现风力发电机故障而导致风力发电机损坏严重等问题，同时提高了维修效率。
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公开(公告)号：CN113450065B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110583116.2
申请日：2021-05-27
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种用于风电场的生产运营管理系统及方法，所述风电场的生产运营管理系统包括五层四网分布式结构，所述五层四网分布式结构包括采用跨域协同、云边共享架构模式相连的集团层、区域层、电站层、间隔层和过程层；集团层包括企业级数据库、知识经验库、智能决策中心和智慧运维体系；区域层包括远程集控中心和二级应用云平台；通过以集团层统一部署的风电智能预警、故障诊断、智慧运维为核心的智能决策中心，和区域层分层应用方式，对现场设备的运行状态进行健康评估，从而有效触发维护、检修、备件、人员安排、防误闭锁等业务流程，实现现场各电站相关设备之间、设备与运维人员之间的智能联动和快速响应的智慧运维。
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公开(公告)号：CN116428131B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310696591.X
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本公开提供一种风力发电机故障预警方法及装置，涉及监测预警技术领域。该风力发电机故障预警方法包括：获取监测数据；根据所述监测数据，确定所述风力发电机的故障等级；基于所述故障等级确定相对应的故障预警信息，并将所述故障预警信息发送给各维修终端；确定响应所述故障预警信息的候选维修终端，并基于所述故障等级在所述候选维修终端中匹配用于维修所述风力发电机的目标维修终端。根据本公开实施方式的风力发电机故障预警方法，可以根据不同的故障等级触发不同的故障预警方式，及时通知就近维修对象进行维修，从而避免因维修对象长期未发现风力发电机故障而导致风力发电机损坏严重等问题，同时提高了维修效率。
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公开(公告)号：CN113792032B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110909522.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于正态分布误差修正的测风数据塔影效应分析方法，通过塔影效应分析图，识别出受塔影影响显著扇区和非显著扇区，对于受塔影效应影响显著扇区，直接取上风向风速仪的实测值，塔影效应非显著扇区的偏差服从正态分布，经过计算得到偏差序列的均值和标准差 ，然后取置信区间范围内的偏差为有效偏差，并将对应时段的初始两套实测风速取均值作为塔影效应修正值；对于置信区间外的偏差视为偶然误差，在塔影效应修正时则取对应时段两套实测风速中的较大值。本发明解决了风资源评估中过于经验化的塔影效应修正误差，为更高精度地评估风电场风能资源提供有效依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116481596A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310699125.7
申请日：2023-06-14
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
IPC: G01D21/02 , G06Q50/06 , G06T17/00 , G06F30/20 , G06F113/06
Abstract: 本公开提供了一种风电场环境数据的监测系统，属于风力发电技术领域。该监测系统包括：监测单元、数据处理单元和报警单元；监测单元，用于监测并采集风电场的环境数据，该环境数据包括以下至少一项：风力数据、雷电数据、雨雪数据、噪音数据以及地质数据；数据处理单元，用于分析处理监测单元采集的环境数据，确定环境数据是否存在异常，对分析处理后的环境数据进行3D模拟，并动态输出3D模拟后的环境数据；报警单元，用于在数据处理单元确定环境数据异常的情况下输出报警信息。基于本公开实施例提供的监测系统，可以灵活准确地监测风电场的环境数据。
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公开(公告)号：CN113792032A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110909522.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G06Q10/06
Abstract: 本发明提供了一种基于正态分布误差修正的测风数据塔影效应分析方法，通过塔影效应分析图，识别出受塔影影响显著扇区和非显著扇区，对于受塔影效应影响显著扇区，直接取上风向风速仪的实测值，塔影效应非显著扇区的偏差服从正态分布，经过计算得到偏差序列的均值和标准差，然后取置信区间范围内的偏差为有效偏差，并将对应时段的初始两套实测风速取均值作为塔影效应修正值；对于置信区间外的偏差视为偶然误差，在塔影效应修正时则取对应时段两套实测风速中的较大值。本发明解决了风资源评估中过于经验化的塔影效应修正误差，为更高精度地评估风电场风能资源提供有效依据。
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公开(公告)号：CN113450065A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110583116.2
申请日：2021-05-27
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种用于风电场的生产运营管理系统及方法，所述风电场的生产运营管理系统包括五层四网分布式结构，所述五层四网分布式结构包括采用跨域协同、云边共享架构模式相连的集团层、区域层、电站层、间隔层和过程层；集团层包括企业级数据库、知识经验库、智能决策中心和智慧运维体系；区域层包括远程集控中心和二级应用云平台；通过以集团层统一部署的风电智能预警、故障诊断、智慧运维为核心的智能决策中心，和区域层分层应用方式，对现场设备的运行状态进行健康评估，从而有效触发维护、检修、备件、人员安排、防误闭锁等业务流程，实现现场各电站相关设备之间、设备与运维人员之间的智能联动和快速响应的智慧运维。
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公开(公告)号：CN115954920A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310094883.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种离网型风光储系统容量配置方法，包括以下步骤：输入离网型风光储系统的容量配置参数，容量配置参数中包括发电模型参数、电储能模型参数和电蓄热模型参数；根据容量配置参数确定预设时间段内离网型风光储系统的总弃电量；修改发电模型参数和电储能模型参数，重复步骤2和步骤3，直至达到预设次数，得到多个总弃电量；根据多个总弃电量，确定离网型风光储系统的最佳容量配置参数。本发明通过在现有风光储系统中加入电蓄热模型，使电能、热能产销与存储的计算过程更全面，系统的装机容量配比更精确，减少了工程整体投资，提高了系统能量转换效率。
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公开(公告)号：CN115392115A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210938500.4
申请日：2022-08-05
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F40/279 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种多源数据和迁移学习的双馈式发电机故障诊断方法，S1、多源数据收集和预处理，采集不同数据源的运行数据，针对每一个数据源的运行数据进行预处理；S2、先验规则知识获取，形成先验知识库；S3、多源数据和规则迁移学习，得到风机故障检测的基础数据集；S4、特征组模型划分，实现特征的分组；S5、多分类模型搭建，经过训练，可取得故障的多分类结果，形成电机故障迁移诊断模型，将使用过程中的数据输入电机故障迁移诊断模型中，对故障进行诊断和预测。便于进行系统的预测性维护，可借鉴不同厂址，不同项目的经验，最大限度的减少了硬件投入。采用多模型多工况的模式，并形成了样本库和先验知识库，为后期相关系统的运行奠定了基础。
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