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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103758696B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201410011095.7
申请日：2014-01-09
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 本发明公开了属于设备安全状况评价技术领域的一种基于SCADA温度参数的风电机组安全状况评价方法。首先进行SCADA温度参数的选定；然后分析与风电机组各系统故障相关联的温度参数，构建包括环境温度和风速的工况参数与SCADA温度参数之间的关联性，确定机组运行工况划分的标准，并建立标准的高斯模型，作为评价机组运行状况的参考模型；通过与标准高斯模型进行对比，计算曲线与标准模型的偏差度，从而衡量机组的运行状况。本发明提升对风电机组监控水平、提高设备的利用率，有效的降低运行成本。建立可靠、有效的风电机组设备安全状况评价机制，避免了机组隐患向故障及事故的恶化，形成了风电机组安全、稳定、高效的运营环境。
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公开(公告)号：CN103411774B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310300988.9
申请日：2013-07-17
Applicant: 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心
Abstract: 本发明公开了属于旋转机械安全运行早期潜在隐患的预知判别技术领域的一种波动工况下的风电机组在线预警方法。针对风电机组制定合理的振动监测方案，并分析振动监测测点中包含的频率成分；将等时间间隔采集的振动时域信号转化为对应的等时间间隔采集角域信号，确定等角度采样的采样点数，即转子每转需要采集的振动数据量；最后利用线性插值算法将非平稳的时域振动信号转化为具有平稳特性的角域振动信号，保证了振动信号的整周期特性；本发明构建了对于早期故障较为敏感的并能够准确反映机组变工况特性下故障的无量纲幅域参数，实现机组传动链早期故障特征的准确提取；实现渐变性故障模式的等级化预警和突变性故障模式预知性预警。
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公开(公告)号：CN103758696A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410011095.7
申请日：2014-01-09
Applicant: 华北电力大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 本发明公开了属于设备安全状况评价技术领域的一种基于SCADA温度参数的风电机组安全状况评价方法。首先进行SCADA温度参数的选定；然后分析与风电机组各系统故障相关联的温度参数，构建包括环境温度和风速的工况参数与SCADA温度参数之间的关联性，确定机组运行工况划分的标准，并建立标准的高斯模型，作为评价机组运行状况的参考模型；通过与标准高斯模型进行对比，计算曲线与标准模型的偏差度，从而衡量机组的运行状况。本发明提升对风电机组监控水平、提高设备的利用率，有效的降低运行成本。建立可靠、有效的风电机组设备安全状况评价机制，避免了机组隐患向故障及事故的恶化，形成了风电机组安全、稳定、高效的运营环境。
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公开(公告)号：CN103793601A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410025897.3
申请日：2014-01-20
Applicant: 广东电网公司电力科学研究院 , 华北电力大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了属于电力系统的预警技术领域的一种基于异常搜索和组合预测的汽轮机组在线故障预警方法。该发明包括：负责标准化分割输入参数时间序列并提取序列特征模式的输入初始化处理；通过训练正常状态参数获取异常搜索参考标准的异常特征边界训练；通过搜索超越特征边界而确定异常序列组的异动搜索；利用回归分析识别异常变化趋势，得到异动分布变化规律的异常分析；建立预测模型对异常变化进行趋势预测；根据预测结果，结合异动参数与故障征兆的对应关系预警输出。本发明能够解决传统监测分析仅利用限值理论无法全面识别异常的缺陷，提高了异常预警的精度和深度，为机组故障起因及责任归属问题提供有利证据。
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公开(公告)号：CN103411774A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310300988.9
申请日：2013-07-17
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于旋转机械安全运行早期潜在隐患的预知判别技术领域的一种波动工况下的风电机组在线预警方法。针对风电机组制定合理的振动监测方案，并分析振动监测测点中包含的频率成分；将等时间间隔采集的振动时域信号转化为对应的等时间间隔采集角域信号，确定等角度采样的采样点数，即转子每转需要采集的振动数据量；最后利用线性插值算法将非平稳的时域振动信号转化为具有平稳特性的角域振动信号，保证了振动信号的整周期特性；本发明构建了对于早期故障较为敏感的并能够准确反映机组变工况特性下故障的无量纲幅域参数，实现机组传动链早期故障特征的准确提取；实现渐变性故障模式的等级化预警和突变性故障模式预知性预警。
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