一种定速定桨风电机组气动设计方法及系统

    公开(公告)号:CN115495887A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211055571.6

    申请日:2022-08-31

    摘要: 本发明公开了一种定速定桨风电机组气动设计方法及系统,依据设计需求和蓄电池特性确定额定风速点、额定功率及传动效率,估计风轮直径初始值;预估风轮额定转速初始值和设计风速初始值;根据风轮直径初始值选取设计截面;在设计风速初始值处对各个设计截面进行气动设计,基于设计的叶片参数,对所设计的叶片进行气动计算,获得额定风速a、风速a‑1、风速a+1下的电功率;依据额定风速a处的功率与初始模块得到的额定功率误差,对风轮直径进行自动修正,依据额定风速a附近功率的变化趋势对设计风速初始值进行修正,本发明方法简单、可靠,保持额定风速处的功率与期望额定功率的误差在误差范围内,无需人为操作,大大减少人力成本。

    基于无人机采集图像的光伏电站组件数量测量方法

    公开(公告)号:CN115482214A

    公开(公告)日:2022-12-16

    申请号:CN202211126993.8

    申请日:2022-09-16

    IPC分类号: G06T7/00

    摘要: 本发明公开了基于无人机采集图像的光伏电站组件数量测量方法,包括以下步骤:(1)利用无人机采集光伏电站所有区域的图像;(2)对无人机采集到的图像进行分析计算获得每张图像中光伏组件的数量;(3)将每张图像中组件的数量进行加和得到整个光伏电站的组件数量。本发明首先提取出图像的初步特征,再提取图像更为精细的局部特征以得到每张图像中光伏组件的数量,对于目标图像的遮挡、旋转以及缩放等形变图像的识别没有明显的影响;多层次图像提取时包括目标识别与目标定位两个任务,可提高图像特征提取的精度,可保证测量的准确性;可取代人工统计及传统图像识别的方法,为光伏电站提供了一种有效的电站组件获取方法。

    一种机组设备异常的确定方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115456068A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211083446.6

    申请日:2022-09-06

    IPC分类号: G06K9/62 H02J13/00 G01D21/02

    摘要: 本发明公开了一种机组设备异常的确定方法、装置、设备及介质,包括:采集机组设备第一预设时间段内的多组历史数据,每一组历史数据至少包括第一参数对应的第一参数值和第二参数对应的第二参数值;对多组历史数据进行数据清洗,获取多组候选数据;对多组候选数据进行平滑处理,生成多组目标数据;基于所有的目标数据生成设备异常衡量标准;获取目标对象在第二预设时间段内的多组运行数据,且每一组运行数据至少包括第一参数对应的第三参数值和第二参数对应的第四参数值;基于设备异常衡量标准,以及每一组运行数据至少包括第一参数对应的第三参数值和第二参数对应的第四参数值,确定目标均值;根据目标均值,确定机组设备是否异常。

    基于扫频分析技术的风电机组轴承典型故障自动诊断方法

    公开(公告)号:CN112393907B

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202011271218.2

    申请日:2020-11-13

    IPC分类号: G01M13/045

    摘要: 本发明公开了基于扫频分析技术的风电机组轴承典型故障自动诊断方法,该方法针对风电机组轴承“元件局部损伤”和“跑圈”两类典型故障,对轴承振动信号进行“扫频”处理,获得“扫频频谱”,在该谱图中,以幅值最大点为参考,设置上下限,在该范围内按照幅值大小依次识别出若干数据点,进而确定“目标频率点”,与预先计算和确定的“故障频率点”比对;通过一定的比对方法,计算机自动识别故障类型;最终结合相关国标中关于预警值和报警值的规定,输出诊断结果和维护建议,完成自动诊断。本发明方法能够自动地诊断出风电机组轴承“元件局部损伤”和“跑圈”故障,降低了对诊断工程师的依赖。

    一种风电机组风轮气动不平衡和质量不平衡识别方法

    公开(公告)号:CN113738576B

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202111105608.7

    申请日:2021-09-22

    IPC分类号: F03D7/00

    摘要: 本发明公开了一种风电机组风轮气动不平衡和质量不平衡识别方法,其中,以机舱轴向加速度频谱中风轮一倍旋转频率1P幅值与风轮三倍旋转频率3P幅值的相对大小来进行风轮不平衡识别,充分考虑了风速对风轮一倍旋转频率1P幅值和风轮三倍旋转频率3P幅值的影响,进一步提高了风轮不平衡识别精度。基于风轮质量不平衡和气动不平衡在风电机组不同控制区间对输出功率、变桨角度的不同影响规律,以及纯粹的气动不平衡与气动不平衡和质量不平衡同时存在时控制系统通过调整叶片桨距角能否回到最佳设计状态,提出了风轮不平衡类型的识别方法,为确定风轮不平衡产生原因和后续检修维护提供了方向。