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

    IPC分类号: G01M13/045 G06K9/62 G06F17/18

    摘要: 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。

    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

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/38

    摘要: 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。

    一种计及风切变和塔影效应的风轮等效风速计算方法

    公开(公告)号:CN112949075A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110275020.X

    申请日:2021-03-15

    IPC分类号: G06F30/20 G06F17/18

    摘要: 本发明公开了属于风力发电技术领域的一种计及风切变和塔影效应的风轮等效风速计算方法。包括以下步骤,步骤1:建立风切变效应计算模型;步骤2:建立塔影效应计算模型;步骤3:根据步骤1和步骤2的模型建立风切变和塔影效应联合计算模型;步骤4:基于等效功率原则,综合考虑风切变、塔影效应及风电机组运行特性,构建计及风切变和塔影效应的基于等效功率的风轮等效风速数学模型,并计算风轮瞬时等效风速和风轮平均等效风速。本发明提出的方法涵盖了实际功率控制偏差引起的功率损失,能够有效地反映不同功率控制阶段、实际控制效果下风轮等效风速的变化规律,更符合风电机组实际运行特性。

    一种风力机远场尾流流向湍流度计算方法

    公开(公告)号:CN112347611A

    公开(公告)日:2021-02-09

    申请号:CN202011102957.9

    申请日:2020-10-15

    摘要: 本发明公开了属于新能源风力发电技术领域的一种风力机远场尾流流向湍流度计算方法。包括步骤:1,获取风电机组入流情况、风电机组参数和风电机组运行状态的基本数据;2,根据获取的基本数据计算轮毂高度水平面内尾流速度损失剖面标准差σ随下游距离x的线性变化函数;在尾流速度损失分布已知的情况下,或通过高斯速度损失剖面拟合直接获取,相当于已知的输入条件;3,将轮毂高度水平面内尾流速度损失剖面标准差σ作为输入值输入到附加湍流度模型中,结合风电机组入流数据得出风电机组远场尾流流向湍流度的预测结果。本发明可以实现风电机组远场尾流流向湍流度的准确预测,对机组排布优化具有重要的指导意义。

    一种基于二十四节气的风电功率预测方法

    公开(公告)号:CN106934094B

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN201710046493.6

    申请日:2017-01-18

    IPC分类号: G06F30/20 G06F113/06

    摘要: 本发明属于风电场技术领域,尤其涉及一种基于二十四节气的风电功率预测方法。考虑到季节和气候变化因素对于风电功率预测精度的影响,本发明提出一种基于二十四节气的风电功率预测方法。该方法从建立预测模型和样本划分角度出发,考虑到同一节气内的气象数据样本集更能代表当前预测时刻气候状态,根据二十四节气的时间节点,将样本数据进行划分,以同一节气内的风电场数据建立预测模型,从而在一定程度上减小了由于季节和气候变化带来的影响,提高了风电功率预测精度。

    一种风电机组疲劳寿命的快速预测的方法

    公开(公告)号:CN111291514A

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN202010078646.7

    申请日:2020-02-03

    摘要: 本发明提出了一种风电机组疲劳寿命的快速预测方法,该方法将风电机组的疲劳损伤与机器学习相耦合。首先,根据实际工况下可能出现的风参数条件对风电机组部件进行疲劳损伤预计算,建立部件每分钟疲劳损伤数据库;然后,将疲劳损伤数据库中的数据输入至机器学习模型中进行多次迭代训练,建立风参数与疲劳损伤量之间的非线性映射关系;最后,将SCADA数据中风参数数据或测风塔数据输入至已经训练好的机器学习模型中,得到风电机组部件疲劳寿命的预测值。

    一种风向数据插补方法
    17.
    发明授权

    公开(公告)号:CN107239856B

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201710398999.3

    申请日:2017-05-31

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种风向数据插补方法,能够根据待插补风向数据的缺失情况自动选取插补时的时间窗口,保证辅助插补风向数据与待插补风向数据间的关联性;且通过三角函数变换,更好的利用了风向数据的特性,即,风向数据的环形效果。本发明所提供的方法能够较为有效地插补风向数据,得到较高完整度和较好准确性的风向数据,可以为风资源评估提供较好的数据支持。

    一种基于尾流模型的风电场优化调度方法

    公开(公告)号:CN103942608B

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201410121068.5

    申请日:2014-03-28

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    CPC分类号: Y02E40/76 Y04S10/545

    摘要: 本发明公开了属于风电场技术领域的一种基于尾流模型的风电场优化调度方法。该优化调度方法的步骤为:1)基于尾流效应的风电场优化调度系统,获取现场的风速信息和风电机组信息;2)建立不同风向时的多台风电机组尾流模型,并计算n台风电机组的尾流风速;3)判断每台风电机组的功率是否为最大,如果不是,建立基于遗传算法的风电场最大输出功率的优化算法,优化计算整个风电场输出功率。本优化调度方法可以明显的提高风电场的输出功率,当风电场中风电机组数量较多时,本发明的优化控制系统所产生的经济效益是非常可观。

    动态风电场风向坐标预计算系统建立方法

    公开(公告)号:CN103500370B

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201310495502.1

    申请日:2013-10-21

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    CPC分类号: Y02E40/76 Y04S10/545

    摘要: 本发明公开了属于风电场技术领域,尤其涉及一种动态风电场风向坐标预计算系统建立方法。该系统由数据提取模块、风电场风向坐标转换模块、动态坐标预计算数据库和实时调用模块构成。由数据提取模块采集风电场数据,然后在风电场风向坐标转换模块中按照来流风向旋转传统大地平面坐标系,并根据风电场边界位置平移风电场风向坐标系的坐标原点和坐标轴位置;动态坐标预计算数据库中存储着不同来流风向下的各台机组坐标结果,供实时调用模块提取相应坐标结果并传送至风电场功率预测或风电场优化运行系统中。本发明解决了风电场风向坐标的计算和应用问题,将机组位置和风电场实时流动情况有机联系起来;且系统运行高效、简便,具有良好的工程应用前景。

    一种评价风速周期性的方法及系统

    公开(公告)号:CN104657619A

    公开(公告)日:2015-05-27

    申请号:CN201510100353.3

    申请日:2015-03-06

    IPC分类号: G06F19/00

    摘要: 本发明提供一种评价风速周期性的方法及系统,所述方法包括:步骤1:数据提取;提取来流风速数据信息,并对原始数据进行验证和订正。得到一系列等时间间隔的风速数据,作为模型的样本时间序列;步骤2:尺度参数确定;确定风速周期性分析及评价的时间尺度;步骤3:小波变换及小波系数计算;按尺度参数对Morlet小波函数进行平移及伸缩变换,并计算每一尺度参数对应的小波系数;步骤4:周期评价指标计算及风速周期分布平面建立;计算周期强度PI并建立风速周期分布平面,根据风速周期分布平面计算显著周期区间的周期强度PI及相对周期强度RPI,定量评价样本序列的周期性强弱;步骤5:风速周期性评价;根据风速周期分布平面及周期评价指标,提取风速变化的显著周期并评价显著周期区间的周期强度特征。