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公开(公告)号：CN115907192A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211572084.7
申请日：2022-12-08
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/15 , G06F18/214 , H02J3/00
摘要： 本申请关于一种风电功率波动区间预测模型的生成方法、装置及电子设备。具体方案为：获取风电场的历史风电数据；基于历史风电数据，确定风电功率波动区间预测模型的发电功率预测函数；基于发电功率预测函数和预设置信度确定发电功率波动区间预测函数；将发电功率预测函数和发电功率波动区间预测函数确定为风电功率波动区间预测模型；将风速样本数据和风向样本数据输入至风电功率波动区间预测模型，得到发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据；基于发电功率实测样本数据、发电功率预测数据和发电功率波动区间预测数据确定目标指标值，基于目标指标值对风电功率波动区间预测模型进行调参。本申请可以获得风电功率均值及区间预测结果。
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公开(公告)号：CN115750229A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211407029.2
申请日：2022-11-10
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本发明属于风电技术领域，具体公开了一种基于多源传感的风电机组全状态监测系统，包括：叶片监测系统、塔筒监测系统、CMS检测系统、无线传输模块、机舱交换机、塔筒交换机、一体化数据采集装置、服务器和集控中心；本发明通过叶片监测系统、塔筒监测系统和CMS检测系统对振动、声音、视频等多参量进行一体化数据采集，全面覆盖风机叶片、塔筒、传动链等核心部件的运行状态，实现风电机组关键核心部件全状态监测。多种类型、多种采集频率的信号经有线/无线混合通讯传输至一体化数据采集装置后，可进行数据预处理。基于对状态监测数据的采集分析处理，可有效对风电机组运行状态进行全面监测，进而实现故障早预警、预测性运维。
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公开(公告)号：CN115660206A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211398184.2
申请日：2022-11-09
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
摘要： 本公开提出了一种风电场功率预测informer模型的训练方法及装置，涉及电力系统技术领域，该方法包括：获取历史风电场数据和不同风况等级对应的待训练的informer模型；对历史风电场数据进行标准化处理，以获取历史数据矩阵；对历史数据矩阵进行截取，以获取若干个训练矩阵；确定训练矩阵的样本风况等级，将训练矩阵输入至与样本风况等级相匹配的informer模型中进行训练，以获取训练后的informer模型。通过建立风电场功率预测informer模型并进行训练，相较于当前技术中的风电场功率预测模型，提升了推理计算的预测速度，在预测准确率和计算速度上都取得了更好的效果，并且通过建立不同风况等级的informer模型，可以提升informer模型预测的准确率和预测效果。
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公开(公告)号：CN115573868A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211336395.3
申请日：2022-10-28
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本发明公开的一种基于光纤MEMS传感的叶片多状态监测系统及其工作方法，属于风电机组监测技术领域。包括光纤MEMS加速度传感器、光纤MEMS雷击传感器、光纤MEMS载荷传感器、解调仪、无线模块、若干交换机和服务器；光纤MEMS加速度传感器和光纤MEMS载荷传感器设在叶片内表面，光纤MEMS雷击传感器设在叶片的引流电缆上；光纤MEMS加速度传感器、光纤MEMS雷击传感器和光纤MEMS载荷传感器分别与解调仪连接，解调仪与无线模块无线通信，无线模块通过若干交换机与服务器连接。本发明能够对叶片的多种状态进行监测，实现风电机组叶片故障早预警和预测性运维。
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公开(公告)号：CN115511112A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211010192.5
申请日：2022-08-23
摘要： 本发明公开了一种海上风电场设备运维方法与系统，其中方法包含步骤1‑步骤9，系统包含历史运行参数获取模块、设备故障诊断模型构建模块、运行数据获取模块、判断模块、风电场运维点位处理模块、优化模块，通过建立设备故障诊断模型对设备状态进行监控，同时依据设备的固有检修周期，自动生成海上风电场运维计划，并依据建立的海上风电场位置坐标，基于蚁群算法进行运维路线最优路径，从而辅助运维计划实施，综合考虑海上运维点位动态变化、海上船舶浅滩避险等情况，结合实际运维计划，进行合理的运维路线最优规划。
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公开(公告)号：CN115470697A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211010202.5
申请日：2022-08-23
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司 , 华能如东八仙角海上风力发电有限责任公司 , 华能国际电力江苏能源开发有限公司 , 上海擎测机电工程技术有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06N20/00 , G08B21/18 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F113/16 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种海上风电电缆温度趋势预警方法与系统，方法包含：采集工况下海上风电场电缆的历史温度数据及相对应的工况数据，并对历史温度数据与工况数据进行预处理得到预处理数据；基于极限学习机建立电缆温度多步预测模型，并使用预处理数据对电缆温度多步预测模型进行训练验证；采集海上风电场电缆的实时温度数据及相对应的工况数据，并输入至电缆温度多步预测模型中进行电缆温度实时状态趋势预测，得到电缆温度实时状态趋势数据；将电缆温度实时状态趋势数据与当前工况下的电缆温度动态安全趋势阈值区间进行对比；若电缆温度实时状态趋势数据在电缆温度动态安全趋势阈值区间内，则执行上一个步骤；否则，则进行报警。
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公开(公告)号：CN115455584A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211010084.8
申请日：2022-08-23
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06F113/06 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种风机零件寿命预测方法与系统，方法包含以下步骤：步骤1：实时采集风机各零件的运行数据；步骤2：对运行数据进行预处理后得到预处理数据；步骤3：依据预警模型对预处理数据进行异常识别得到预警数据；步骤4：提取预警数据中异常风机零件的预处理数据，若无异常风机零件，则执行步骤1；步骤5：依据寿命预测模型对异常风机零件的预处理数据进行剩余寿命预测并得到寿命预测数据；系统包含运行数据获取模块、预处理模块、异常识别模块、寿命预测模块。
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公开(公告)号：CN115205121A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210894272.5
申请日：2022-07-27
摘要： 本发明公开了一种基于无监督深度神经网络的光伏图像拼接方法及装置。方法包括：获取待拼接的光伏图像序列；将光伏图像序列输入拼接网络中，由拼接网络对光伏图像序列中的第1张光伏图像和第2张光伏图像进行拼接，生成第一拼接光伏图像，其中，拼接网络是无监督深度神经网络；从光伏图像序列的第3张光伏图像开始，由拼接网络将当前遍历到的光伏图像与第一拼接光伏图像进行拼接，以更新第一拼接光伏图像，直至遍历到光伏图像序列的第n张光伏图像，将最终的第一拼接光伏图像确定为目标光伏图像，其中，目标光伏图像为光伏图像序列的n张光伏图像拼接得到的，可基于模型实现对多张光伏图像的累积拼接，提高了光伏图像拼接的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN114842026A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210417498.6
申请日：2022-04-20
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC分类号： G06T7/11 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/80 , G06V10/774
摘要： 本申请提出了一种实时的风机叶片图像分割方法及系统，该方法包括：构建基于双路信息融合结构的深度语义分割网络，包括高分辨率分支、低分辨率分支、特征融合模块、空间注意力模块和分割模块；将风机叶片图像数据样本集中的图像输入网络，通过各分支中的轻量级密集连接模块进行特征提取；通过空间注意力模块获取低分辨率分支输出的特征图的上下文信息，通过特征融合模块对两个分支输出的信息进行特征融合，通过分割模块获取初始分割结果；对分割网络进行迭代训练，直至分割结果的精度达到预设阈值，并将待分割的图像输入至训练完成的分割网络，获取网络输出的图像分割结果。该方法在保证分割精度的同时，提高了图像分割的实时性。
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公开(公告)号：CN114820495A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210410214.0
申请日：2022-04-19
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于纹理熵值的风机叶片辨识方法及系统，属于机器视觉技术领域。首先获取风机叶片的初始图像信息，通过图像处理技术计算每个叶片的纹理熵值，记录纹理熵值在叶片的分布情况，根据待识别图像采集时刻近一段时间的气象信息预估一个纹理熵值单位时间内的变化阈值，将新采集图像中待识别目标的纹理熵值与初始图像中的对应区域的纹理熵值叠加变化阈值进行对比识别。本发明能够自动识别风机叶片，以便之后进行故障和缺陷的快速定位，保证后期维护工作的快速开展；同时能够在不需要风机停机的情况下进行叶片自动识别，减少了风电机组的停机巡检时间、提高自动化巡检效率，提高风电机组的发电时间和发电效率，具有良好的应用前景。
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