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公开(公告)号：CN119229345A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411353696.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 盐池县中赢方元新能源有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/16 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种巡检对象的监测方法及装置、存储介质及电子装置，该方法包括：在确定风机设备周围存在巡检对象的情况下，控制视频监测采集装置对风机设备所在区域的实时视频数据进行获取，其中，视频监测采集装置预先配置在风机设备内部，视频监测采集装置至少包括以下功能：抽帧、人脸检测、信息编码、时间与图片数据聚合；接收视频监测采集装置传输的实时视频数据，根据预设分析策略对实时视频数据进行分析，得到分析结果，其中，分析结果包括：巡检对象对应身份信息的第一子结果、巡检对象对应巡检行为的第二子结果、巡检对象的对应巡检轨迹的第三子结果；根据分析结果监测当前巡检对象的巡检质量，并基于巡检质量提醒巡检对象更新巡检操作。
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公开(公告)号：CN119152262A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411213609.7
申请日：2024-08-30
Applicant: 盐池县中赢方元新能源有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77
Abstract: 本申请公开了一种图像分类方法及装置、存储介质及电子装置，涉及计算机领域，该图像分类方法包括：根据质量过滤阈值从图像数据库中筛选出待检测图像，其中，所述待检测图像的图像质量分数低于所述质量过滤阈值；将所述待检测图像输入到特征识别模型中进行处理，得到特征识别结果，其中，所述特征识别模型包括多个特征识别模块串，所述多个特征识别模块串并联连接，每个特征识别模块串包括多个特征识别模块，所述多个特征识别模块串联连接；通过分类模型对所述特征识别结果进行分类，得到分类结果；采用上述方案，解决了相关技术中，现有技术针对不同分辨率的图像需要训练多个模型完成分类，计算成本过高的问题。
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公开(公告)号：CN119004256A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411052135.2
申请日：2024-08-01
Applicant: 华能新能源上海发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种风机的故障预测方法及装置、存储介质及电子装置，涉及新能源领域，该风机的故障预测方法包括：通过滑动窗口算法获取风机在第一时间段内的第一参数信息；将所述第一参数信息输入到故障预测模型中进行处理，得到第一故障预测结果；在所述第一故障预测结果指示所述风机在第二时间段内出现故障的情况下，对所述风机进行维修，其中，所述第二时间段晚于所述第一时间段；采用上述方案，解决了相关技术中，缺少能有效预测风机故障的方法，导致风机寿命短的问题。
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公开(公告)号：CN114004991B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111177268.9
申请日：2021-10-09
Applicant: 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/2433 , G06F18/214 , F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种风电机组的故障识别方法及装置。该方法包括：采集风电机组的运行参数，其中，所述运行参数包括第一运行参数和第二运行参数；将所述第一运行参数输入至风电机组的目标正常行为模型，由所述目标正常行为模型输出所述第二运行参数的参考值；基于所述第二运行参数和所述参考值，识别所述风电机组是否出现故障。由此，可基于目标正常行为模型实现参考值的自动获取，以及根据第二运行参数和参考值自动识别风电机组是否出现故障，提高了风电机组运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118757343A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411052134.8
申请日：2024-08-01
Applicant: 华能新能源上海发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: F03D17/00
Abstract: 本申请公开了一种故障原因的确定方法及装置、电子装置及计算机程序产品，涉及故障诊断技术领域，该故障原因的确定方法包括：从故障参数值集合中确定出目标参数值，目标参数值包括不同故障参数对应的两组参数值，故障参数值集合包括发电设备发生故障时的故障参数的参数值；对目标参数值的两组参数值进行计算，得到不同故障参数之间的故障传播关系；基于故障传播关系确定所有故障参数对应的故障参数传播路径，根据故障参数传播路径中的起始故障参数确定发电设备发生故障的故障原因。采用上述技术方案，解决了如何准确的确定发电设备的故障原因的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117273208A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311181149.X
申请日：2023-09-13
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 宁夏金信光伏电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及新能源功率预测技术领域，尤其涉及一种组合功率预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取新能源原始数据，构建原始数据集，对原始数据集进行数据清洗处理，获得预处理数据集，构建预训练模型，利用预处理数据集对预训练模型进行训练，得到训练完成的功率预测模型，利用功率预测模型对待预测的数据进行预测处理，得到预测结果。对不同的数据源进行数据清晰与预处理，对不同的数据源的历史数据采用通道独立的思想进行时间序列预测，分别用不同数据源的历史数据预测该数据源未来的结果，随后对不同数据源的预测结果进行状态融合，实现对各个时间步的单独预测过程，最终时间短期的功率预测功能，实现了准确、高效的组合功率预测。
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公开(公告)号：CN117251728A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311149117.1
申请日：2023-09-06
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司 , 宁夏金信光伏电力有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提出一种风电机组发电功率预测模型训练方法、装置及设备，方法包括：获取多条训练数据，其中，每条训练数据包括每天中多个时间点的多种机组运行数据构成的第一矩阵、多种测风塔数据构成的第二矩阵、多种气象预报数据构成的第三矩阵，并分别将每条训练数据的第一矩阵、第二矩阵以及第三矩阵作为特征图并进行融合处理，以得到训练特征图，以及分别将训练特征图输入至初始网络模型，以输出多个时间点的多个预测功率，利用预设损失函数基于多个时间点的实际功率和预测功率计算目标损失值，并参考目标损失值对初始网络模型进行优化直至收敛，得到发电功率预测模型，从而能够利用发电功率预测模型准确预测风电机组的发电功率。
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公开(公告)号：CN116245251A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310259340.5
申请日：2023-03-09
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0464 , H02J3/00
Abstract: 本发明提出一种并行的多步风功率预测方法及装置，其中，方法包括：通过获取历史时段的机组运行数据和气象数据，实现根据历史时段的机组运行数据和气象数据，确定输入矩阵，从而将输入矩阵分别输入至至少一个预测时间分段的预测模型，以得到各预测时间分段的功率预测结果，其中，预测时间分段是基于预测时段确定的，进而将各预测时间分段的功率预测结果汇总，以得到预测时段的目标功率预测结果。由此，可实现将预测时段进行分段，得到至少一个预测时间分段，从而每个预测时间分段对应一个预测模型，不同预测时间分段的预测模型提取不同的数据特征，有效提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115940132A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211412863.0
申请日：2022-11-11
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本申请提出了一种基于时间卷积网络的风功率预测方法，涉及风功率预测技术领域，其中，该方法包括：获取原始气象数据和风功率系统运行数据；对原始气象数据和风功率系统运行数据进行处理，生成训练集；构建TCN模型，使用训练集对TCN模型进行训练；获取待预测数据输入到TCN模型中，得到预测结果，其中，预测结果为风电系统的总功率。采用上述方案的本发明解决了现有技术无法将人工智能算法应用于新能源功率预测的技术问题。
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公开(公告)号：CN115907819A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211448440.4
申请日：2022-11-18
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06F18/214 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种基于元学习训练的现货市场日前电价确定方法及系统，该方法包括获取历史市场披露数据和历史电价以构建训练数据集，利用滑动窗口对训练数据集进行分解获得多个训练任务数据集；构建价格计算模型，价格计算模型采用长短期记忆网络算法模型；采用元学习训练，利用所有训练任务数据集对长短期记忆网络算法模型的参数进行训练，获得训练好的价格计算模型；获取现货市场披露数据，现货市场披露数据的数据类型与历史市场披露数据的数据类型一致；将现货市场披露数据输入训练好的价格计算模型，输出日前电价计算结果。根据本发明的方法，提高了电价预测计算的准确性和经济性。
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