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公开(公告)号：CN116488346A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310473194.6
申请日：2023-04-27
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本公开提出了一种风电机组监控方法、装置、电子设备及存储介质，涉及风电机组监测技术领域，该方法包括：基于风电机组的无功调节限值和有功调节限值确定监控坐标系的第一报警区域，基于风电机组变流器的输出电压峰值和网侧变流器参考电压，确定监控坐标系的第二报警区域；基于风电机组有功功率和无功功率，确定风电机组在监控坐标系中的功率运行点；基于功率运行点相对于第二报警区域和第一报警区域的位置，对风电机组进行报警监控。在监控坐标系中确定风电机组的第一报警区域和第二报警区域，并基于风电机组的功率运行点确定当前风电机组的运行状态，同时可以更加清晰的对风电机组的运行状态进行把控，提升报警的准确率和报警发生后的反应速度。
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公开(公告)号：CN115951118A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310006880.2
申请日：2023-01-04
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G01R19/25
Abstract: 本申请公开了一种提取基波正序分量和负序分量的方法及装置。根据不同的电网环境设置采集次数的预设值，采集当前时刻的三相电信号以进行坐标系变换，存储变换结果，当采集次数与预设值相等时，根据变换结果列出能够得到电信号的基波正序分量和负序分量的方程并求解。考虑到多种电网环境，通过改变采集次数的值，可以针对不同区域的电网环境提取基波正序分量和负序分量，预设值越大，提取结果受电压不平衡和谐波的影响越小、抗干扰性越强，能够减少不良电网环境对提取结果造成的误差，准确地提取基波正序分量和负序分量。
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公开(公告)号：CN114021803A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111274987.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积transformer架构的风功率预测的方法、装置及存储介质，涉及新能源电力技术领域，尤其涉及一种基于卷积transformer架构的风功率预测的方法、装置及存储介质。具体实现方案为：采集气象数据和运行数据，并获取嵌入向量；将所述嵌入向量输入功率预测网络，所述功率预测网络包括编码器和解码器；根据所述编码器获取所述嵌入向量对应的特征图；将所述特征图输入解码器，以生成预测功率。本申请实施例可以根据气象数据和运行数据预测风能发电的功率，通过对多个时间点数据的关注，降低异常数据对预测结果的影响，提高了功率预测的准确度。
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公开(公告)号：CN112288157A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011164303.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司 , 北京金风慧能技术有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于新能源发电领域，尤其是一种基于模糊聚类与深度强化学习的风电场功率预测方法，针对现有的预测往往很难做到精确预测的问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1、采用数学方法分析温度、湿度、风力级与风速的相关性；S2、利用模糊聚类算法对大量实测数据的研究分析，依据样本的相似性对数据复杂繁多的历史样本进行分类，选取与风速有较大相似性的数据来作为预测模型的训练数据；S3、构建深度强化学习神经网络，其中深度学习主要分析输入的历史样本信息，进而从中提取相应的特征信息，本发明实现功率预测控制的目标，既优化了数据，又优化了网络，结合两者的优势，以期获得更为精确地功率预测技术。
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公开(公告)号：CN113888351A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111131677.5
申请日：2021-09-26
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提出一种光伏系统的功率预测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取多个采样时刻的目标气象数据和对应的目标运行数据；根据多个采样时刻的目标气象数据和对应的目标运行数据生成多个输入时间序列，并将多个输入时间序列添加至评估数据集；采用设定的多种划分策略，将评估数据集划分为测试集和训练集；采用训练集对BNN‑SVR融合模型进行模型训练，并采用对应测试集，对训练后的BNN‑SVR融合模型进行测试；根据测试出的模型性能，确定目标训练集和目标测试集；采用目标训练集和目标测试集，对BNN‑SVR融合模型进行超参数训练，以确定最优超参数；基于最优超参数的BNN‑SVR融合模型进行光伏功率预测。由此，可以有效解决现有技术中光伏发电不确定性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116296365B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310280408.8
申请日：2023-03-21
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司
IPC: G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本说明书实施例提供一种风力发电机组齿轮箱磨损自动预警方法及系统，属于风力发电机领域，包括：监测点确定模块，用于基于风力发电机组齿轮箱的仿真模型，确定至少一个目标检测点；数据获取模块，用于获取风力发电机组齿轮箱的当前磨损相关数据，其中，当前磨损相关数据至少包括润滑油相关数据集、磨损金属量数据、振动数据集、运行声音数据集、风机叶片振动数据集及环境数据集；数据处理模块，用于对当前磨损相关数据进行去噪处理；磨损预警模块，用于通过磨损预警模型基于去噪后的当前磨损相关数据确定风力发电机组齿轮箱的当前磨损值，具有对风力发电机组齿轮箱的磨损进行自动监测，提高风力发电机组齿轮箱运行的安全性、可靠性的优点。
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公开(公告)号：CN116659848A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310635864.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G01D21/02
Abstract: 本发明属于风力发电领域，具体公开一种大兆瓦风电机组齿轮箱自适应状态监测系统及方法，通过对振动、油液、温度和视频多参量进行监测，收集机组工况信息，将工况信息与振动监测、温度监测数据建立对应关系数据库，通过机组正常运行获得的监测数据，对数据库进行训练，获得各监测数据的正常范围；根据数据采集系统收集的监测数据，并将监测数据发送至监测服务器，判断监测数据是否超过正常范围，输出监测结果，将监测结果发送至远程监控中心，对各模块获得的监测数据和机组SCADA运行数据进行监测指标调整优化，可以全面、准确、经济、及时的对大兆瓦风电机组的齿轮箱进行有效监测，从而保障了齿轮箱的安全稳定运行，大大提高了监测的准确性及有效性。
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公开(公告)号：CN116565867A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310318897.1
申请日：2023-03-29
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种风力发电并网的逆变器及其实现方法，该逆变器包括主逆变电路，与所述主逆变电路的输出端相连用于谐波信号采样的谐波采样电路，与所述谐波采样电路相连基于所述谐波采样信号实现补偿驱动的补偿驱动电路，与补偿驱动电路相连实现谐波补偿控制的控制电路，以及与控制电路相连用于实现谐波补偿的脉冲调制单元。本发明利用谐波采样电路对主逆变电路的滤波输出前、后的谐波信号进行采样，并通过补偿驱动电路对采样信号的处理，利用补偿驱动电路输出补偿控制信号至PWM逻辑控制器，实现PWM逻辑控制器的补偿开关驱动。这样可以避免通过检测电流在采样电阻上造成额外功率损耗，有效减小配电网运行网损，满足配电网的经济性。
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公开(公告)号：CN116296365A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310280408.8
申请日：2023-03-21
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司
IPC: G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本说明书实施例提供一种风力发电机组齿轮箱磨损自动预警方法及系统，属于风力发电机领域，包括：监测点确定模块，用于基于风力发电机组齿轮箱的仿真模型，确定至少一个目标检测点；数据获取模块，用于获取风力发电机组齿轮箱的当前磨损相关数据，其中，当前磨损相关数据至少包括润滑油相关数据集、磨损金属量数据、振动数据集、运行声音数据集、风机叶片振动数据集及环境数据集；数据处理模块，用于对当前磨损相关数据进行去噪处理；磨损预警模块，用于通过磨损预警模型基于去噪后的当前磨损相关数据确定风力发电机组齿轮箱的当前磨损值，具有对风力发电机组齿轮箱的磨损进行自动监测，提高风力发电机组齿轮箱运行的安全性、可靠性的优点。
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公开(公告)号：CN112253386A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011103421.9
申请日：2020-10-15
Applicant: 华能酒泉风电有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种风力发电设备、叶片自变桨控制方法、叶片自变桨控制系统和叶片自变桨控制装置，叶片自变桨控制方法包括：获取风机的叶片在风力作用下转动时的角度变化信息；根据所述角度变化信息控制所述风机上的变桨抱闸开闭，以使所述叶片转至预设安全位置。上述叶片自变桨控制方法通过叶片在纯风力作用下转动以降低风轮转速，并根据叶片角度变化趋势的信息，控制风机上的变桨抱闸的投入/退出，从而可以有效地实现在叶片无法回桨时，通过风力对叶片回桨操作进行控制，可以有效地解决现有技术中存在的在叶片无法进行正常的回桨时，可能使风力发电机的转速无法下降，以致引发风力发电机超速甚至发生飞车的问题。
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