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公开(公告)号：CN119474671A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411511610.8
申请日：2024-10-28
Applicant: 华能澜沧江新能源有限公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光伏组件故障诊断系统及方法，通过多模态数据融合和先进的深度学习技术，显著提高了故障诊断的准确性和全面性，自适应采样策略和边缘计算的应用提升了系统运行效率，减少了数据传输和存储压力，多任务学习框架使系统能同时执行故障分类、严重程度评估和寿命预测，增强了诊断的深度和广度，基于强化学习的预测性维护决策机制优化了维护策略，延长了设备寿命，降低了运维成本，分布式学习框架确保了数据隐私和模型的持续优化，提升了光伏电站的整体发电效率和经济效益，为可再生能源的大规模应用提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN113847549B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202111250946.X
申请日：2021-10-26
Applicant: 西安热工研究院有限公司
Inventor： 宦宣州 , 何育东 , 陶明 , 李兴华 , 王韶晖 , 余昭 , 吴晓龙 , 李楠 , 孟令海 , 何仰朋 , 房孝维 , 刘志刚 , 陆浩 , 刘洋 , 王国栋 , 杨兆勇 , 朱茂南
Abstract: 本发明公开了一种含固液体输送管道、装置及其工作方法，含固液体输送管道，包括物料输送管道、第一法兰盘和排污组件，物料输送管道上间隔设有若干分支管道，分支管道上安装第一法兰盘或排污组件；第一法兰盘与分支管道之间密封连接；排污组件包括第二法兰盘和污泥泵，第二法兰盘能够与分支管道之间密封连接；第二法兰盘上开设有排泥口，污泥泵的入口通过管路与排泥口连接。本发明含固液体输送管道清理方便、还能够保证输送管道的完整性、无需破坏、且拆装工作量较小，因此本发明投资较小。
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公开(公告)号：CN118634910A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410676955.2
申请日：2024-05-29
Applicant: 西安热工研究院有限公司
IPC: B02C13/10 , B02C13/288 , B02C13/28
Abstract: 本公开的实施例提供一种负压输送固定齿式超细粉高速粉碎系统，包括：超细粉粉碎装置包括超细粉粉碎机和驱动装置；超细粉粉碎机用于高速旋转并对需粉碎物料进行高速切削和粉碎，得到满足粒径要求的超细粉粉料；驱动装置用于驱动超细粉粉碎机；超细粉粉碎机包括粉碎机外壳，及设置于粉碎机外壳内的高速转子和若干固定齿；若干固定齿设置于高速转子；其中，高速转子中间部位固定齿的布置密度大于高速转子两端的固定齿布置密度；物料供给系统用于提供热空气干燥需粉碎物料，并将干燥后的需粉碎物料输送到超细粉粉碎机中；负压收粉系统用于将经过超细粉粉碎机粉碎后的超细粉料进行气固分离并存储超细粉料；其中，负压收粉系统在负压状态下运行。
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公开(公告)号：CN114962172B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210461611.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 西安热工研究院有限公司
IPC: F03D17/00 , F03D13/20 , G06F16/906 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供的一种风力机塔筒螺栓故障预警方法及系统，包括以下步骤：步骤1，获取每个法兰上每个连接螺栓在设定时间段内的预紧力；步骤2，判断每个连接螺栓的每个预紧力是否满足报警阈值，若不满足，则进入步骤3，步骤3，计算置于每个法兰上每个连接螺栓对应的离散率，以及该法兰对应的离散率；步骤4，将每个连接螺栓对应的离散率和每个法兰对应的离散率分别与对应的预设阈值进行比对，根据比对结构判断连接螺栓是否故障；本发明解决了目前已应用的塔筒螺栓监测技术仅通过判断单个螺栓预紧力是否低于其阈值来进行故障判断及报警，从而造成报警不及时或不准确的问题。
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公开(公告)号：CN118134046A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410300726.0
申请日：2024-03-15
Applicant: 华能烟台新能源有限公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N5/01 , G06N20/10 , G06N20/20 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的风电场功率预测方法及系统，通过数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估、模型优化步骤，利用机器学习算法对风电场的功率进行准确、高效、稳定、实时的预测；本发明提高了风电场的运营管理水平，降低了风电并网对电网的影响，优化了风电场运行和维护，参与了电力市场交易；适应了不同的预测时间尺度和应用需求，选择了合适的算法和参数，评估了模型的预测效果，优化了模型的预测能力；能够及时适应风速变化和异常情况，快速和有效地预测新建或改造的风电场，综合各个单一模型的预测结果。本发明具有创新性和实用性，适用于风电行业。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118002486A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410352225.7
申请日：2024-03-26
Applicant: 西安热工研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种双进双出磨煤机静态分离器的动态改造装置，包括调节装置以及若干分离器挡板；各分离器挡板沿周向依次设置于所述外锥壳内，通过调节装置调节各分离器挡板的角度，其中，DCS控制系统的输出端与调节装置的控制端相连接，该装置能够实现分离器挡板的电动调节。
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公开(公告)号：CN114091197B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202111381721.8
申请日：2021-11-22
Applicant: 西安热工研究院有限公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F113/06 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 一种风电机组整机承载部件寿命评估方法，根据风力发电机组整体承载部件当前的压力损耗值、转速损耗值、转圈数损耗值、降雨量信息并通过信息分析模块计算得出风力发电机组整体承载部件当前1年内的整体理论发电量，再对比风力发电机组整体承载部件的平均发电量，从而进一步得出风力发电机组整体承载部件的使用寿命，是否足够支撑风力发电机组整体承载部件使用到使用周期，从而及时的对风力发电机组整体承载部件进行各零件的更换或者进行整体的维修，避免风力发电机组整体承载部件使用中突然损坏，导致城市无法被及时供电。
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公开(公告)号：CN117424293A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311379584.3
申请日：2023-10-23
Applicant: 西安热工研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: H02J3/46 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06Q50/06 , F03D7/04 , F03D7/02 , H02J3/38 , H02J3/06 , H02J3/18 , H02J3/16 , H02J3/28 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种智能风力预测与调度方法及系统，利用深度神经网络模型，结合风电场的历史数据和气象数据，对未来一段时间内的风速和风向进行预测，得到风力预测结果；利用强化学习模型，根据风力预测结果和风电场的实时状态，对每台风机进行智能控制，包括桨距角调节、偏航角调节、刹车控制等控制动作，以最大化风机的输出功率和寿命；利用强化学习模型，根据风电场的总体输出功率和电网的需求，对风电场进行智能调度，包括功率平滑、储能管理、无功补偿等调度动作，以最小化风电场对电网的影响和损耗。本发明方法提高了风力预测与调度技术的性能和效果，提高了风能利用率和电网稳定性。
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公开(公告)号：CN116938139A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310920625.9
申请日：2023-07-25
Applicant: 西安热工研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: H02S50/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供的一种光伏组件故障诊断系统及方法，包括以下步骤：步骤1，实时采集待测光伏组件的工作数据；步骤2，对采集到的工作数据进行环境参数补偿，得到补偿后的工作数据；步骤3，对补偿后的工作数据进行分析，得到待测光伏组件的故障特征；步骤4，根据得到的故障特征对待测光伏组件的故障进行诊断；本发明通过对采集到的工作数据进行环境参数补偿，可以消除温度、光照等环境参数对故障诊断的影响，提高诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN116816619A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310959313.9
申请日：2023-08-01
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司
Abstract: 本发明提供的一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法、系统及设备，包括以下步骤：步骤1，获取多个与待测风电机组同类型的风电机组对应的动态在线数据和离线历史数据；步骤2，将得到的离线历史运行数据进行数据分类处理，根据分类结果建立故障信息表格；根据故障信息表格构建初始化故障图形模型；根据得到的初始化故障图形模型建立得到健康评估数据库；步骤3，将动态在线数据与健康评估数据库相结合，构建故障分析树，将得到的故障分析树应用在风电机组的实际运行中分析风电机组运行状态；本发明有效极大减少故障诊断时间，并减少人力资源的投入，提高机组的运行可靠性，提高风场效益。
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