-
公开(公告)号：CN119577579A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411657336.5
申请日：2024-11-19
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: G06F18/2415 , G06F18/2413 , G06F18/25 , G06F30/27
Abstract: 本申请公开了一种设备故障的识别方法和装置及存储介质。该方法包括：获取目标能源场景内的多个能源设备各自对应的设备参数，目标能源场景用于通过多个能源设备采集能源能量；通过复合型故障识别模型对多个能源设备各自对应的设备参数进行故障识别，复合型故障识别模型是利用在仿真能源场景下所获取到的训练数据进行训练得到的，训练数据包括在基于仿真能源场景中的多个仿真能源设备所模拟出的N种设备故障类型下生成的仿真信号数据集，及基于仿真信号数据集所观测到的仿真状态概率向量；获取复合型故障识别模型所输出的与多个能源设备相匹配的故障识别置信度。本申请解决了由于遗漏一些非关键故障而导致的故障识别结果的准确性较低的问题。
-
公开(公告)号：CN114298148B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202111401709.9
申请日：2021-11-19
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
Inventor： 曾谁飞 , 王振荣 , 傅望安 , 兰连军 , 翟大海 , 苏人奇 , 张燧 , 王青天 , 黄思皖 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 邸智 , 韦玮 , 童彤 , 任鑫 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮
IPC: F03D17/00 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了风电机组能效状态监测方法、装置及存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习、神经网络、自然语言处理、风电机组和新能源领域。具体实现方案为：获取风电机组监测数据；对风电机组监测数据进行预处理；基于经过预处理的风电机组监测数据，确定第一数据；基于第一数据，确定测试集；将测试集中的数据输入至预训练的知识蒸馏学生模型，得到风电机组能效状态预测结果。本申请提高了对风电机组能效异常状态监测的精准度，降低了风电机组的监测运营成本。
-
公开(公告)号：CN119412288A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411532736.3
申请日：2024-10-30
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: 本发明公开了一种风电机组实时振动监测方法和系统，属于风电机组状态监测技术领域，所述方法包括：采集风电机组传动链关键部件原始振动信号和转速信号；缓存原始振动信号；结合转速信号对原始振动信号进行特征分析，得到原始振动信号的阶次频谱特征，同时提取原始振动信号的时域特征，并基于多状态触发回传机制回传必传数据和/或选传数据；所述必传数据包括原始振动信号的阶次频谱特征和时域特征；所述选传数据包括风电机组传动链关键部件原始振动信号和转速信号；接收必传数据和/或选传数据，并传输至服务器。本发明实现了风电机组传动链振动信号的实时采集与有条件数据传输功能，以解决实时采集的数据存储压力大的技术问题。
-
公开(公告)号：CN119402554A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411454899.4
申请日：2024-10-17
Applicant: 华能满洲里风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: H04L67/566 , H04L67/55 , H04L67/30 , H04L67/141 , G06F9/52 , G06F9/54
Abstract: 本申请公开了一种数据的采集方法和装置、存储介质、电子装置、计算机程序产品，该方法包括：获取多个服务节点的服务节点表和配置信息表，其中，服务节点表用于指示服务节点对应的服务端的地址，配置信息表用于指示服务节点从服务端获取数据的策略；根据服务节点表，建立客户端与服务节点和服务端之间的映射关系；根据目标服务节点的配置信息表，确定从服务端中采集数据的目标策略，目标策略包括订阅策略、拉取策略、订阅且拉取策略中的一种；根据映射关系，采用目标策略从服务端中采集目标服务节点的数据。客户端能够根据配置信息表中的目标策略，灵活选择数据采集的方式，适用于不同的数据采集的场景和需要，确保数据的完整性和高可靠性。
-
公开(公告)号：CN119009981A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411094261.4
申请日：2024-08-09
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
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本申请公开了一种功率和负荷的预测方法和装置、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：在目标区域内获取第一电力数据集合，其中，所述第一电力数据集合包括：所述目标区域的多个历史电力数据；将所述第一电力数据集合中的电力数据分别输入至电力预测模型集合中的多个训练后的电力预测模型中，以使每个训练后的电力数据模型分别输出预测功率和预测负荷；根据每个预测功率确定目标预测功率，并根据每个预测负荷确定目标预测负荷。通过上述方法，可以解决相关技术中通过单一模型预测目标区域的功率和负荷，导致的预测结果不稳定的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118982823A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410992538.9
申请日：2024-07-23
Applicant: 华能满洲里风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种光伏发电设备的识别方法及装置、电子装置及计算机程序产品，涉及测绘领域，该光伏发电设备的识别方法包括：对光伏发电区域进行三维建模，得到三维实景地图；获取对目标平面进行网格划分所得到的多个网格点，其中，所述目标平面表示由所述水平坐标轴与所述垂直坐标轴构成的平面；在所述三维实景地图中，将所述多个网格点沿空间坐标轴从正到负的方向投影在所述三维实景地图的三维模型上，得到多个投影坐标点；从所述多个投影坐标点中确定出目标投影坐标点，根据多个目标投影坐标点对应的三维模型确定为所述多个光伏发电设备的三维模型。采用上述技术方案，解决了如何识别三维实景地图中的光伏发电设备的问题。
-
公开(公告)号：CN114036656B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111211995.2
申请日：2021-10-18
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种风电机组齿轮箱的故障诊断方法及装置。该方法包括：采集风电机组的运行参数；依次将齿轮箱参数中的一个参数作为齿轮箱输出参数，其他参数作为齿轮箱输入参数；将工况参数和齿轮箱输入参数输入至齿轮箱输出参数对应的机器学习模型中，得到齿轮箱输出参数的预测值；根据齿轮箱输出参数的预测值和齿轮箱输出参数，生成机器学习诊断结果；将工况参数和齿轮箱输入参数输入至齿轮箱输出参数对应的规则模型中，得到规则诊断结果；根据机器学习诊断结果、规则诊断结果和规则集合进行综合诊断，得到目标诊断结果。在较低成本的前提下，对齿轮箱进行准确诊断，将有效提高风电机组运行的可靠性，降低机组关键部件损坏风险。
-
公开(公告)号：CN114400971B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202210071546.0
申请日：2022-01-21
Applicant: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC: H02S50/10
Abstract: 本发明提出一种光伏电站组串编码查验方法，包括采集多个光伏组串的电流和/或电压，其中，光伏组串接入运维系统，每一个光伏组串在运维系统具有编号；遮挡步骤：遮挡其中一个光伏组串的表面并停留第一预设时间；判断电流和/或电压有无跌落特征；根据跌落特征，确定被遮挡的光伏组串的系统编号。本发明方法能够实现自动排查光伏组串的编码。本发明还提供一种光伏电站组串编码查验装置。
-
公开(公告)号：CN114046228B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202111248579.X
申请日：2021-10-26
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: F03D17/00 , G06F18/2433 , G06F18/23 , G06N20/00 , G06Q50/06
Abstract: 本公开提供的风电机组异常诊断方法、系统及存储介质中，获取采集到的Scada数据与待检测数据，将采集到的Scada数据进行预处理，识别无效数据和有效数据，并对时间窗口内的有效数据提取数据特征，然后将提取的数据特征进行模型训练，得到最优模型，之后，利用最优模型和临近机组比较策略对待检测数据进行异常诊断，得到诊断结果。由此可知，本公开提出的方法中，可以提前预知风电机组的健康状态，以便用户可以及时进行检修，从而降低了风电机组故障带来的损失。同时，本公开提出的方法，是对训练数据进行工况划分之后，再根据全工况的数据得到的最优模型，从而确保了最优模型可以对全部工况进行异常诊断，提高了异常诊断的精确度。
-
公开(公告)号：CN116629398A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310226474.7
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 , G06Q10/063 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/126 , G06N3/006
Abstract: 本公开提出一种新能源系统中设备的健康状态预测方法及装置，方法包括：对新能源系统的目标设备进行监测，以获取目标设备在目标时刻的运行数据；对运行数据进行特征提取，以得到目标特征；采用经过训练的健康状态预测模型对目标特征进行健康状态的预测，以获取在目标时刻目标设备所属的目标健康状态。由此，可以基于深度学习技术，实现对新能源系统中设备的健康状态的自动识别。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
116
records
(took 0.079 seconds)
