公开(公告)号：CN120009776A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510504145.3

申请日：2025-04-22

Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司 ,  浙江浙能嘉华发电有限公司 ,  浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂 ,  南京南瑞继保工程技术有限公司

Inventor： 张浙波 ,  王鹏宇 ,  陈彦翔 ,  蔡庆峰 ,  赵力航 ,  章良健 ,  郝亮亮 ,  傅雨荷 ,  王新 ,  修孟菲 ,  覃豪 ,  牟伟

IPC: G01R31/52 ,  G01R31/72 ,  G01R23/16

Abstract: 本发明公开了一种同步电机励磁绕组匝间短路故障预警方法，包括以下步骤：S1、使用电流传感器和电压传感器，实时采集励磁绕组的电流和电压数据，并通过数据采集装置将信号传输至控制系统；S2、用柔性信号处理方法，实现快速傅里叶变换FFT和小波变换相结合，对采集的信号进行频域和时域分析，提取关键的特征参数，如波形失真、谐波成分等，达效率与精度的平衡；S3、利用支持向量机SVM、决策树等机器学习模型，对提取的特征进行比较分析，训练模型以进行故障类型分类。该同步电机励磁绕组匝间短路故障预警方法，结构合理，通过实施有效的监测方案，实现对同步电机励磁绕组匝间短路故障的早期预警，以提高电机的安全性和可靠性，值得推广。

公开(公告)号：CN117743805B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410181779.5

申请日：2024-02-19

Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司

Inventor： 杨磊 ,  陈新琪 ,  张浙波 ,  赵力航 ,  黄旭东 ,  陈彦翔 ,  王新 ,  马聪 ,  许林波 ,  王鹏宇 ,  刘刚 ,  邱悦

IPC: G06F18/20 ,  G01R31/34 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，包括：构建励磁系统故障树；采集励磁系统的实时工况参数；决策是否提示#imgabs0#级故障的发生信息和预警信息；对故障进行细分并获取诊断意见；根据故障类型及其危害性评级，计算励磁系统的健康度综合分数；构建阈值判据修正模型和状态预警修正模型，并根据健康度综合分数判断是否需要进行模型修正。本发明的有益效果是：本发明考虑不同故障类型及其危害性评级，设立故障危害权重因子，计算发电机励磁系统的健康度综合分数，直观准确反映励磁系统的健康程度，并在评估反馈层及时对阈值判据层和状态预警层进行模型修正，提升整体判断决策过程的灵敏性和准确性。

公开(公告)号：CN117725394A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202410180702.6

申请日：2024-02-18

Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司 ,  浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 ,  浙江浙能国电投嵊泗海上风力发电有限公司

Inventor： 陈正东 ,  杨磊 ,  张浙波 ,  陈彦翔 ,  赵力航 ,  王鹏宇 ,  步弋辰 ,  陈新琪 ,  傅雨荷 ,  马聪 ,  干献峰

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/15 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了一种基于分层内嵌模态分解的风电场宽频振荡辨识方法，属于新能源信号辨识技术领域。其具体步骤如下：首先选取不同工况下的电压、电流参数作为信号来源，对信号来源进行数据清洗，得到初始的宽频振荡信号；随后，对宽频振荡信号进行分层内嵌模态分解，内层以最小化包络信息熵为优化目标，通过粒子群算法与万有引力算法相结合的搜索算法，优化求解最佳模态分量数与最佳惩罚因子，外层基于上述解集，采用拉格朗日交替方向乘子法，迭代得到宽频振荡信号的主导模态群；最后，推导主导模态群的幅值与频率参数辨识结果，从而确定导致风电场宽频振荡的分析结果，实现强抗噪性、高准确性和低计算量的优良辨识性能。

公开(公告)号：CN117725394B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410180702.6

申请日：2024-02-18

Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司 ,  浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 ,  浙江浙能国电投嵊泗海上风力发电有限公司

Inventor： 陈正东 ,  杨磊 ,  张浙波 ,  陈彦翔 ,  赵力航 ,  王鹏宇 ,  步弋辰 ,  陈新琪 ,  傅雨荷 ,  马聪 ,  干献峰

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/15 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了一种基于分层内嵌模态分解的风电场宽频振荡辨识方法，属于新能源信号辨识技术领域。其具体步骤如下：首先选取不同工况下的电压、电流参数作为信号来源，对信号来源进行数据清洗，得到初始的宽频振荡信号；随后，对宽频振荡信号进行分层内嵌模态分解，内层以最小化包络信息熵为优化目标，通过粒子群算法与万有引力算法相结合的搜索算法，优化求解最佳模态分量数与最佳惩罚因子，外层基于上述解集，采用拉格朗日交替方向乘子法，迭代得到宽频振荡信号的主导模态群；最后，推导主导模态群的幅值与频率参数辨识结果，从而确定导致风电场宽频振荡的分析结果，实现强抗噪性、高准确性和低计算量的优良辨识性能。

公开(公告)号：CN117743805A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202410181779.5

申请日：2024-02-19

Applicant: 浙江浙能技术研究院有限公司

Inventor： 杨磊 ,  陈新琪 ,  张浙波 ,  赵力航 ,  黄旭东 ,  陈彦翔 ,  王新 ,  马聪 ,  许林波 ,  王鹏宇 ,  刘刚 ,  邱悦

IPC: G06F18/20 ,  G01R31/34 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，包括：构建励磁系统故障树；采集励磁系统的实时工况参数；决策是否提示#imgabs0#级故障的发生信息和预警信息；对故障进行细分并获取诊断意见；根据故障类型及其危害性评级，计算励磁系统的健康度综合分数；构建阈值判据修正模型和状态预警修正模型，并根据健康度综合分数判断是否需要进行模型修正。本发明的有益效果是：本发明考虑不同故障类型及其危害性评级，设立故障危害权重因子，计算发电机励磁系统的健康度综合分数，直观准确反映励磁系统的健康程度，并在评估反馈层及时对阈值判据层和状态预警层进行模型修正，提升整体判断决策过程的灵敏性和准确性。