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公开(公告)号：CN112160869B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010944939.9
申请日：2020-09-10
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电机组叶轮防过速保护装置及控制方法，包括风电机组本体，风电机组本体的内部安装有发电机，发电机的一侧通过机轴固定连接有行星齿轮增速箱，行星齿轮增速箱穿过风电机组本体的一侧固定连接有轮毂，风电机组本体的内部安装有电气柜，电气柜的内部固定连接有隔板，隔板的顶端设置有PLC控制板，电气柜的一侧通过铰链连接有门体，门体的上端嵌合连接有观察窗，门体的下端嵌合连接有散热网。本发明通过转速传感器可以感应轮毂工作时的转速，并通过连接线将监测数值传送给PLC控制板，对轮毂的转速实时监测，且通过拉动托板使转速传感器的安装位置可调节，便于对轮毂的转速感应，通过C型固定架，便于转速传感器的安装与拆卸。
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公开(公告)号：CN119067269A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411563824.X
申请日：2024-11-05
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06N3/0442
Abstract: 本申请涉及一种集成风电场预测风速订正方法和系统，相比较于传统方式通过单一订正方法难以捕捉在多种时空情况下的不同特征，导致订正结果可靠性较差的问题；本申请方案通过建立多种适用于不同天气情况下的订正模型，通过机器学习和订正曲线方法对模型进行训练及优化，并通过训练完成的模型得到多个不同的订正值之后，通过主观和客观的组合赋权法，以更灵活地使用多种方法，提升最后的综合订正效果。
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公开(公告)号：CN117972535B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410372661.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/25 , G06N3/09 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了风电机组关键部件故障预警方法、装置、设备及存储介质，涉及风电故障预警技术领域，包括：基于预设数据处理方式对SCADA时序数据和CMS振动数据进行数据处理得到处理后数据；利用改进后辅助分类器生成对抗网络算法和预设组合建模模型对处理后数据进行处理以得到振动数据时域特征和残差特征并进行融合以得到目标输入特征向量并输入至预设孪生神经网络子模型中以得到训练后模型和特征向量；通过特征向量对初始关系度量网络和初始故障分类网络进行训练以得到由训练后关系度量网络和训练后故障分类网络构成的故障辨识网络，以便完成对风电机组关键部件的故障识别预警。这样一来，可以提高风电机组故障辨识准确率。
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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
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G01W1/10
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。
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公开(公告)号：CN117972535A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410372661.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/25 , G06N3/09 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了风电机组关键部件故障预警方法、装置、设备及存储介质，涉及风电故障预警技术领域，包括：基于预设数据处理方式对SCADA时序数据和CMS振动数据进行数据处理得到处理后数据；利用改进后辅助分类器生成对抗网络算法和预设组合建模模型对处理后数据进行处理以得到振动数据时域特征和残差特征并进行融合以得到目标输入特征向量并输入至预设孪生神经网络子模型中以得到训练后模型和特征向量；通过特征向量对初始关系度量网络和初始故障分类网络进行训练以得到由训练后关系度量网络和训练后故障分类网络构成的故障辨识网络，以便完成对风电机组关键部件的故障识别预警。这样一来，可以提高风电机组故障辨识准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115788799A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211456966.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种高空风机机组，包括风机箱、减震箱和振动监测装置；减震箱设于风机箱的下方，二者贴合且固定；风机箱包括风机和箱体；箱体的第一箱壳装设风机，箱体的第二箱壳装设振动监测装置；第一箱壳设有通风口；第二箱壳贴合固定于第一箱壳的外壁，第一、二箱壳之间设有可供振动监测装置的检测部穿设的检测通道；第一、二箱壳的箱门朝向不同。减震箱和振动监测装置可以分别实现减震吸能和振动监测，共同保障风机的运行安全；减震箱以箱体形式安装于该高空风机机组内，方便安装和拆卸；振动监测装置和风机分设于第一、二箱壳，有利于为风机和振动监测装置提供不同的作业环境，能够简化视野环境，更加符合高空作业的种种要求。
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公开(公告)号：CN114841077A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210568482.5
申请日：2022-05-24
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本申请涉及风力发电领域，公开了一种风电功率预测方法、装置、介质，包括：获取预测风电功率所需的测量数据，为风电功率预测提供数据支持。对测量数据进行空间降尺度处理，以获取各风机轮彀高度处的第一气象预报数据；对第一气象预报数据进行时间降尺度处理，以获取时间分辨率更高的第二气象预报数据，从而提高风电功率预测的时间空间精确度。并利用功率预测模型对第二气象预报数据进行处理，以确定风电功率预测值。由此可见，本申请所提供的技术方案通过对测量数据进行时间降尺度和空间降尺度操作，提高数据的分辨率，从而准确预测复杂地形和复杂风况下各风力发电机的输出功率，以提高风电场风电功率预测的准确度和可靠性。
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公开(公告)号：CN112160869A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010944939.9
申请日：2020-09-10
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电机组叶轮防过速保护装置及控制方法，包括风电机组本体，风电机组本体的内部安装有发电机，发电机的一侧通过机轴固定连接有行星齿轮增速箱，行星齿轮增速箱穿过风电机组本体的一侧固定连接有轮毂，风电机组本体的内部安装有电气柜，电气柜的内部固定连接有隔板，隔板的顶端设置有PLC控制板，电气柜的一侧通过铰链连接有门体，门体的上端嵌合连接有观察窗，门体的下端嵌合连接有散热网。本发明通过转速传感器可以感应轮毂工作时的转速，并通过连接线将监测数值传送给PLC控制板，对轮毂的转速实时监测，且通过拉动托板使转速传感器的安装位置可调节，便于对轮毂的转速感应，通过C型固定架，便于转速传感器的安装与拆卸。
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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
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G01W1/10 , F03D80/40
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。
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公开(公告)号：CN118965005A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411444098.X
申请日：2024-10-15
Applicant: 华电电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风速预测模型训练方法、风电功率预测方法及相关装置，应用于新能源技术领域，该方法基于风电场内数据采集设备的风速数据、风向数据及坐标构建各历史采集时刻的分布图；数据采集设备为分布图中的节点，风速数据、风向数据及坐标为节点特征；确定各节点的相关性曲线距其余节点的最近距离；基于最近距离确定分布图的邻接矩阵；将各历史采集时刻分布图的节点特征及邻接矩阵输入图神经网络模型进行模型训练，得到训练完成的风速预测模型。基于风速预测模型进行风速预测，并通过预测得到的风速计算风电功率。本发明通过图神经网络模型学习各设备风力数据之间的时间相关性及空间相关性，提高风电功率预测结果的精确度。
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