动态风电场风向坐标预计算系统建立方法

    公开(公告)号:CN103500370A

    公开(公告)日:2014-01-08

    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。

    发电功率预测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117791549A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311377527.1

    申请日:2023-10-23

    摘要: 本公开涉及一种发电功率预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取海上风电基地中各场站的预报气象参数和历史实测参数;利用预先训练的场站气象参数预测模型,对各场站的预报气象参数和各场站的历史实测参数进行处理,得到各场站的预测气象参数;利用预先训练的多级风电功率预测模型,对各场站的预测气象参数、各场站的历史实测参数以及各场站的预报气象参数进行处理,得到海上风电基地的基地预测功率、各场站的场站预测功率以及每个场站中各机组的机组预测功率。通过上述方式,面对海上风电基地,能够利用两个不同的模型预测多空间尺度的发电功率,从而保证海上风电场的预测精度。

    一种评价风速时移性的方法

    公开(公告)号:CN112395812B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202011343428.8

    申请日:2020-11-26

    摘要: 本发明公开了属于风电场技术领域的一种评价风速时移性的方法。通过建立不同空间位置处风速序列间的时移性模型,设计了评价风速时移性的步骤,并提出延迟时间DT和速度因子SF两个指标定量来评价不同空间位置处各风过程间的时间关系与速度变化情况。定量分析不同空间位置处风速序列间的时移特性,为风电场设计运行和电力系统调度提供了可靠的技术支撑。所提方法的研究结果可依据实际风况进行不断完善,且适用于任何风电场与任意空间尺度,结果可作为风资源评估的有效衡量指标,为风电场出力特性的研究提供了理论依据。

    风电场运行控制方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117614023A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311315644.5

    申请日:2023-10-11

    IPC分类号: H02J3/46 F03D7/00 F03D17/00

    摘要: 本公开涉及一种风电场运行控制方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取目标风电场在当前时间段内的当前实测影响数据和当前仿真影响数据,其中,当前实测影响数据和当前仿真影响数据都包括风况数据;利用预先训练的控制参数预测模型对当前实测影响数据和当前仿真影响数据进行处理,得到目标风电场在当前时间段之后的未来时间段的目标控制参数,其中,目标控制参数是目标风电场在未来时间段输出最大发电功率时的工况数据;基于目标控制参数,控制目标风电场中的各台机组运行。通过上述方式,避免因为基于实际风况确定预测风况这一过程产生控制策略存在误差的问题,提高了尾流效应的消除效果,提升了风电场尾流控制技术的实际应用价值。

    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

    IPC分类号: F03D80/40 G06F30/27

    摘要: 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

    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。