一种基于合成少数类样本的风电机组叶片结冰诊断方法

    公开(公告)号:CN115450864A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211341472.4

    申请日:2022-10-26

    Abstract: 本发明公开了属于风电机组状态预警及故障诊断技术领域的一种基于合成少数类样本的风电机组叶片结冰诊断方法。该方法包括步骤1:监测并记录风电机组的结冰状态,给相应的SCADA数据增加结冰标签,将瞬时特征、原始SCADA数据提取的特征及时序特征结合成最终特征;步骤2:拟合理论功率曲线,采用KBS2合成少数类样本过采样方法形成新的数据集;步骤3:对训练集进行多次迭代,并得出测试集的准确率指标;步骤4:离线训练、在线部署及应用风电机组叶片结冰状态预测模型。本发明能够解决风电机组叶片结冰特征提取及结冰数据占比过低的问题,为风电机组运行维护、状态预警及故障预测研究提供可靠的方法基础。

    风电机组的主轴承故障预警方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115290327A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210791735.5

    申请日:2022-07-05

    Abstract: 本公开涉及一种风电机组的主轴承故障预警方法、装置、设备及存储介质。获取目标风电机组的主轴承温度影响参数;基于主轴承温度影响参数对目标风电机组进行主轴承温度预测,计算目标风电机组的主轴承温度预测残差;对主轴承温度预测残差进行核密度估计,确定主轴承温度预测残差的概率密度曲线;根据概率密度曲线与预设的概率置信区间,对目标风电机组的主轴承进行故障预警。这种故障预警方式方便且可靠,能够对主轴承进行及时、有效的状态监测与故障预警,保证机组安全、可靠、高效运行。

    一种具有微波定向除冰功能的风电机组叶片及其制造和除冰方法

    公开(公告)号:CN114718805A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210533328.4

    申请日:2022-05-17

    Abstract: 本发明公开了一种具有微波定向除冰功能的风电机组叶片及其制造和除冰方法,所述叶片的前缘部分及叶尖部分由具备高吸波性能的金属纳米粒子/碳纤维/环氧树脂复合材料制成;多个高功率磁控管被安装在所述风电机组叶片的叶根位置,并配置为呈某机械角度均匀分布,并在磁控管的天线处安装微型舵机,用于以控制微波的方向;在叶片腔内靠近叶片前缘的工字梁处覆盖具备高微波反射能力的金属箔。当叶片上产生结冰时,启动安装在叶片叶根位置的高功率磁控管和舵机,发出定向微波,通过所述金属箔将微波反射至叶片上的覆冰区域,所述复合材料将微波能吸收转化为热能,从而实现除冰。

    一种基于尾流边界膨胀的BP模型的简化模型

    公开(公告)号:CN108491617B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN201810224389.6

    申请日:2018-03-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于尾流边界膨胀的BP模型的简化模型,所述简化模型包括以下步骤:步骤一:根据BP模型,尾流区速度损失沿径向符合自相似的高斯分布;步骤二:根据BP模型应用动量定理,并通过步骤一中的高斯分布,得到下游距离x处的最大速度损失;步骤三:基于速度损失的自相似性,通过相关实验数据和仿真结果来确定尾流边界,并通过引入膨胀系数k来表示尾流膨胀的线性规律;步骤四:将步骤三中的尾流线性膨胀规律应用到BP模型中,得到简化后的风电机组尾流区风速分布的计算模型。

    区域风光场站功率联合预测方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114006369A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111261232.9

    申请日:2021-10-28

    Abstract: 本公开提出一种区域风光场站功率联合功率预测方法、装置、电子设备和存储介质,属于风电场和光伏电站输出功率预测领域。其中,所述方法包括:将区域内风电场和光伏电站作为联合系统,获取联合系统在待预测时间点的数值天气预报数据并归一化;将归一化后的数值天气预报数据输入预设的数值天气预报修正模型,得到修正后的数值天气预报数据;将修正后的数值天气预报数据输入预设的功率联合预测模型,得到联合系统中风电场和光伏电站归一化后的预测功率并反归一化,得到风电场和光伏电站的预测功率。本公开能够对选定区域内的风电和光伏功率进行准确预测,保证风电和光伏并网的可靠性。

    一种基于简化动量定理的近场尾流预测模型

    公开(公告)号:CN108629461B

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN201810454447.4

    申请日:2018-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于简化动量定理的近场尾流预测模型,所述近场尾流预测模型包括以下步骤:步骤一:针对风电机组近场尾流区,分别用(1‑a)U∞和U∞代替常见一维动量定理中的Uw,得到两种简化的一维动量定理;步骤二:假设尾流区的速度损失沿径向呈高斯分布,根据步骤一中两种简化的一维动量定理分别计算出尾流区最大速度损失;步骤三:假设尾流线性膨胀并定义尾流边界,引入尾流膨胀系数k表示尾流区的线性膨胀规律;步骤四:根据步骤二至步骤三的结果,得到近场尾流区的上限位置和下限位置,进而给出风电机组近场尾流边界的预测范围;步骤五:基于步骤四的结果再次对简化一维动量定理进行修正,用代替Uw来构建高精度风电机组尾流预测模型。

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