一种风电机组部件健康度监测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118013468B

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410401645.X

    申请日:2024-04-03

    Abstract: 本申请公开了一种风电机组部件健康度监测方法、装置、设备及介质,涉及设备检测技术领域,包括:基于风电机组数据构建样本数据集,利用样本数据集对温度阈值计算回归模型进行训练,以得到训练后回归模型;基于训练后回归模型确定与若干预设分位数对应的若干目标回归模型,以通过若干目标回归模型确定若干部件健康度基准值;基于若干部件健康度基准值构建健康度评分公式,并根据健康度评分公式以及风电机组部件的实时温度确定部件的健康度评分,以根据评分确定是否自动报警。由此,可以通过分析风电场站内部件温度等参数,开展全场机组相同部件运行情况对标分析,计算部件健康度指数,提取故障趋势预警信息,提升风力发电智慧运维管理水平。

    一种面向复杂地形的气象预报方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118131364A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410253783.8

    申请日:2024-03-06

    Abstract: 本发明公开了一种面向复杂地形的气象预报方法、装置、设备及介质,涉及天气预报技术领域,包括:根据复杂地形的地貌形态特征数据计算次网格尺度地形的地形参数;根据地面气压对气流动力抬升作用的关系、地形对气流动力抬升作用的关系和地形参数对数值天气预报系统中的地面气压倾向参数进行调整,在WRF模式下对次网格尺度地形进行参数化,得到优化后天气预报系统;将气象要素数据输入到优化后天气预报系统,以便该系统在WRF模式下对气象要素数据进行编译,得到气象预报结果。本发明考虑复杂地形对气象现象的影响,对预报系统中的地面气压倾向参数进行调整,并在WRF模式下对次网格尺度地形进行参数化,能够提升复杂地形的气象预报精度。

    一种光伏发电装置及清洁系统

    公开(公告)号:CN118473318A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410939778.2

    申请日:2024-07-12

    Abstract: 本申请涉及光伏发电技术领域,公开一种光伏发电装置及清洁系统,包括光伏板,还包括环绕光伏板的边缘设置的环形围边,光伏板的边缘与围边密封连接,围边凸出于光伏板的表面设置,光伏板的表面与围边围成一个浸泡空间,还包括能向浸泡空间加入清洗液的供液装置。其在光伏板的边缘设置环形的围边,围边与光伏板围成一个浸泡空间,这样可以向浸泡空间内加入清洗液,通过清洗液对光伏面板的表面进行浸泡,降低对光伏板表面的固化污物进行清洁的难度。

    一种多模式集成气象预报方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118033785A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410234849.9

    申请日:2024-03-01

    Abstract: 本申请公开了一种多模式集成气象预报方法、装置、设备及存储介质,涉及天气预报技术领域,包括:获取与待预报地区对应的多源气象监测数据;其中,所述多源气象监测数据包括相应的气象数据、地理信息数据以及环境数据;基于预设集成预处理规则对所述多源气象监测数据进行处理,以得到相应的预处理后数据;基于所述预处理后数据并分别利用统计模型、预设深度学习模型、决策树模型进行对应的气象预测,以得到三组预测结果;通过与所述三组预测结果对应的目标综合权重对各组预测结果进行加权,以得到与所述待预报地区对应的目标气象预报信息,并基于所述目标气象预报信息完成相应的气象预报操作。这样一来,能够有效提高气象预报的准确性。

    一种风机叶片覆冰预测方法、装置和介质

    公开(公告)号:CN119202901A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411534287.6

    申请日:2024-10-30

    Abstract: 本申请公开了一种风机叶片覆冰预测方法、装置和介质,涉及设备监测技术领域,包括:获取历史气象数据、叶尖速度、浆距角和历史结冰数据,作为真实样本;利用对抗生成网络模型对真实样本进行数据扩充,得到生成样本;真实样本和生成样本组成训练样本集,利用训练样本集对长短期记忆神经网络进行训练,得到风机叶片结冰预测模型以预测风机叶片的覆冰情况。在训练数据中增加反映叶片与过冷液滴相对运动的叶尖速度和浆距角,训练得到的预测模型包含了结冰相变特点和旋转物体结冰的相对运动特点,对风机叶片结冰过程的描述更为精准,预测更准确;采用对抗生成网络模型扩充预测模型的训练样本集,解决了真实样本不足的问题,进一步提高预测准确度。

    一种风电机组部件健康度监测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118013468A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410401645.X

    申请日:2024-04-03

    Abstract: 本申请公开了一种风电机组部件健康度监测方法、装置、设备及介质,涉及设备检测技术领域,包括:基于风电机组数据构建样本数据集,利用样本数据集对温度阈值计算回归模型进行训练,以得到训练后回归模型;基于训练后回归模型确定与若干预设分位数对应的若干目标回归模型,以通过若干目标回归模型确定若干部件健康度基准值;基于若干部件健康度基准值构建健康度评分公式,并根据健康度评分公式以及风电机组部件的实时温度确定部件的健康度评分,以根据评分确定是否自动报警。由此,可以通过分析风电场站内部件温度等参数,开展全场机组相同部件运行情况对标分析,计算部件健康度指数,提取故障趋势预警信息,提升风力发电智慧运维管理水平。

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