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公开(公告)号：CN115754714A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211297008.X
申请日：2022-10-21
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G01R31/34 , G06F18/214 , G06N3/0442
摘要： 本发明涉及风电机组故障定位技术领域，具体提供一种风电机组发电机故障定位方法、电子设备及存储介质，旨在解决现有技术中大多由工作人员定位故障，从而导致故障定位方法的准确度较低的技术问题。为此目的，本发明的风电机组发电机故障定位方法包括：获取与风电机组发电机相关的输入变量；将输入变量的实测值输入训练好的发电机状态监测模型，获得输入变量的重构值；基于输入变量的重构值和实测值确定重构误差；基于重构误差对风电机组发电机进行故障定位。如此，提高了风电机组发电机故障定位的准确度，保证了风电机组发电机的稳定性。
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公开(公告)号：CN115204522B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211110691.1
申请日：2022-09-13
申请人： 华北电力大学
摘要： 本公开涉及一种区域发电功率预测方法、装置、设备及存储介质。首先基于每个风光电站对应的客户端对原始风光数据进行特征提取，得到风光特征数据，然后利用第三方服务器对客户端提取到的风光特征数据进行融合，得到时空相关特征，进一步通过每个风光电站对应的客户端基于风光特征数据和时空相关数据进行发电预测，并由所有风光电站对应的风光电站预测功率，用于形成待预测区域的区域发电功率。由此，当进行区域发电功率预测时，第三方服务器只能处理原始风光数据对应的风光特征数据，各风光电站的原始风光数据只在本地进行处理，避免了原始风光数据在第三方服务器被泄露，保证了数据安全性。
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公开(公告)号：CN114723252A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210300189.0
申请日：2022-03-25
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明提出一种风电场样板机选择方法，属于风电场理论发电量计算领域。该方法包括：获取风电场中各风电机组的风速数据；计算每台风电机组的风速威布尔分布曲线参数；对每台风电机组的风速数据降维后进行归一化，对每台风电机组的风速威布尔分布曲线参数进行归一化，利用归一化后的结果构建风电场分组模型的输入变量矩阵；根据确定的风电场机组最佳分组个数对风电场分组模型的输入变量矩阵进行聚类，得到风电场中各风电机组的分组结果；利用相关性分析法选取每个分组的样板机，以得到风电场的样板机选择结果。本发明基聚类算法选取风电场样板机，可提高选取样板机的合理性和代表性，在保证计算效率的同时又能提高发电量计算的精度。
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公开(公告)号：CN114358398A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111556802.7
申请日：2021-12-17
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明提出一种基于深度神经网络的数值天气预报风速修正方法，属于数值天气预报风速修正领域。该方法首先采集风电场历史数值天气预报风速数据和历史实测风速数据以构建风速数据集；构建基于长短时记忆深度神经网络的数值天气预报风速修正模型；通过离线训练，确定模型输入和输出的最优时间长度；通过在线训练，确定模型的最优更新频率；根据模型输入和输出的最优时间长度对未来数值天气预报风速数据进行在线修正，按照模型的最优更新频率对模型进行在线更新，以实现对数值天气预报风速数据的动态修正。本发明通过建立动态修正策略弥补数据量少造成的数据特征提取不充分问题，降低数值天气预报风速预测误差，减小该误差对风电功率预测的影响。
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公开(公告)号：CN114254805A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111402233.0
申请日：2021-11-22
申请人： 华北电力大学 , 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
摘要： 本公开涉及一种爬坡事件的时间窗口识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标风电机组在预设时间段内的实际运行功率；基于实际运行功率和预设功率阈值，识别预先设定的多个时间窗口内的爬坡事件，预设功率阈值与时间窗口的长度呈正相关；基于每个时间窗口内的爬坡事件的发生次数，从多个时间窗口提取用于预测爬坡事件的目标时间窗口。根据本公开实施例，可以得到时间窗口的准确定义，并使得通过目标时间窗口预测爬坡事件时，能够尽可能准确的识别风电运行功率的爬坡事件，因此，可以提高爬坡事件识别的准确性。
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公开(公告)号：CN112836870A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110097370.1
申请日：2021-01-25
申请人： 华北电力大学
摘要： 本公开提供一种预测风电功率的方法、装置、设备和计算机可读存储介质，通过获取待预测风电场的预测时刻之前的各种类别的实际数据，即第一历史数据，和预测时刻之后的能够获取到的未来预测数据，即第一未来数据，将待预测风电场的第一历史数据和第一未来数据分别转换为能够被风电功率预测模型识别的第一历史二维数组和第一未来二维数组，利用编码解码神经网络搭建的风电功率预测模型，将第一历史二维数组输入到风电功率预测模型的编码部分，将第一未来二维数组输入到风电功率预测模型的解码部分，得到待预测风电场的预测功率，充分考虑到了风电预测的时序依赖性，从而使得风电功率预测精度更高，预测功率更加准确。
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公开(公告)号：CN109753759B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910136172.4
申请日：2019-02-25
申请人： 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明属于风电机组控制技术领域，尤其涉及一种基于等效功率的风轮等效风速计算方法，包括：考虑风切变效应对风轮扫略平面内风速的影响来确定叶片某方位角处的风速计算式；采用三阶泰勒级数展开简化风速计算式，并利用微元面积法，求取风轮空间平均风速其对应的叶尖速比；定义风速产生的气动转矩与风轮等效风速、叶片气动转矩影响系数的关系；求取风轮机械转矩在风轮空间平均风速所对应的叶尖速比处的偏微分线性化，综合得到风轮转矩公式；通过风轮瞬时机械功率、通过风轮平均机械功率和基于等效风速的风轮机械功率求得基于等效功率的风轮瞬时等效风速和风轮平均等效风速。本发明为风电机组设计、控制及输出功率特性分析等领域优化了理论基础。
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公开(公告)号：CN111475909A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201911028174.8
申请日：2019-10-28
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种基于长短期记忆网络的风电机组出力相关性映射建模方法，包括以下步骤：步骤一：采集风电场各机组点位处的实测风速数据、实测风向数据、实测功率数据，并对上述数据进行清洗与预处理；步骤二：建立基于长短期记忆网络的多点位风况信息与机组间功率序列相关性的映射模型，步骤三：以指定时间尺度的多机组点位实测风速序列数据、实测风向序列数据作为模型输入，以均方根误差函数指标训练神经网络模型，输出映射结果。本发明可以为大规模风电出力平滑效应的研究提供重要的输入参数，为不同风况下大规模风电并网分析与控制提供了统计学意义上的基础模型参考。
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公开(公告)号：CN110889535A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911028254.3
申请日：2019-10-28
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明提供了一种基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测方法，包括以下步骤：步骤一：采集风电场的运行数据，采集的数据包括多台风电机组位置处的实测风速和实测风向；步骤二：根据步骤一所采集的数据建立基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测模型的卷积模块；步骤三：根据步骤一建立基于卷积循环神经网络的风电场内多点位风速预测模型的LSTM模块；步骤四：将卷积模块和LSTM模块的输出连接，步骤五：以平均绝对误差（MAE）损失函数指标训练神经网络模型。本发明对于电网来说有助于优化电网调度及减少旋转备用容量，保障电力系统安全可靠经济运行，减小机组疲劳载荷。
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公开(公告)号：CN108092319A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711326009.1
申请日：2017-12-13
申请人： 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
摘要： 本发明提供了一种短期风电功率预测的不确定性分析方法及装置，涉及风电场功率预测技术领域。方法包括：将标准化预处理后的数值天气预报数据和风电场单台风电机组功率数据分别作为输入和输出，通过训练数据集中的输入数据和输出数据对径向基神经网络模型进行训练；根据训练后的径向基神经网络模型在测试数据集上对短期风电功率进行预测，生成短期风电功率预测输出数据；根据短期风电功率预测输出数据和测试数据集中的测试输出数据确定短期风电功率预测误差，并建立各短期风电功率段的预测误差的分段云模型；在预先设置的置信水平下，根据分段云模型计算短期风电功率预测输出数据的上下区间限值，作为短期风电功率预测的不确定性分析结果。
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