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公开(公告)号:CN114118553A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111358770.X
申请日:2021-11-17
Applicant: 龙源电力集团(上海)风力发电有限公司 , 上海交通大学 , 上海博英信息科技有限公司
Abstract: 本发明针对现有技术对兆瓦级永磁直驱风力发电机发电机单个双列圆锥滚子轴承劣化程度方面应用不足的情况,提出一种永磁直驱风力发电机双列圆锥滚子轴承劣化识别方法,有助于掌握发电机单个双列圆锥滚子轴承劣化程度与劣化趋势,预测未来永磁直驱风力发电机发电机单个双列圆锥滚子轴承劣化程度,有助于现场人员合理安排检修计划,避免“过维修”与“欠维修”问题,提高风机的发电效益和现场人员维修效率。
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公开(公告)号:CN110956298A
公开(公告)日:2020-04-03
申请号:CN201811127251.0
申请日:2018-09-27
Applicant: 上海博英信息科技有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提出了一种基于气温置信区间的负荷预测方法。首先收集区域内过去5-10年的气候气温数据,然后引入了置信区间,分别对置信区间为10%平均气温概率(10POE)和50%平均气温概率(50POE)两种情况获取气温概率置信水平,得出10POE和50POE情况下对应的平均气温,根据平均气温和负荷数据拟合负荷温度曲线,得出模型参数。其次,将平均温度、模型参数等数据,带入计算公式得到对应10POE和50POE的最大负荷值。根据得到的最大负荷数据和相应线路年限的自然增长率、新增负荷需求、计划负荷转移数据得出各相应线路年限的负荷预测,基于历史数据的同时率和上述步骤中预测的最大负荷需求,确定同时负荷需求预测,并对同时负荷需求预测进行修正。最后,对不同线路年限的校正负荷预测赋予不同的权重,加权求和得到总负荷需求预测。
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公开(公告)号:CN107657542A
公开(公告)日:2018-02-02
申请号:CN201610585785.2
申请日:2016-07-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 一种公变台区用户防窃电检测跟踪方法,通过获得目标用户用电量基础数据后,将符合上述要求的基础用电数据进行DBSCAN数据挖掘算法,形成类簇并发现噪点;再采用统计学方法,筛选出奇异聚点,并计算奇异聚点的防窃电检测嫌疑度;本发明在防窃电分析内加入了大数据处理相关思路,应用聚类嫌疑分析算法,并结合用户当日的用电量、用户当日标准化后的用电量、用户前n天用电量均值水平、用户前n天用电量标准方差等因素进行聚类分析,形成目标用户的嫌疑度排序清单,为后期人工排查重点、顺序提供依据。
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公开(公告)号:CN114167281A
公开(公告)日:2022-03-11
申请号:CN202111359875.7
申请日:2021-11-17
Applicant: 龙源电力集团(上海)风力发电有限公司 , 上海交通大学 , 上海博英信息科技有限公司
IPC: G01R31/34
Abstract: 发电机组运行状态决定着电网安全、稳定运行的关键,而风力发电机定子对电力系统的稳定性有着重要影响。针对以上问题,本发明提出一种初始网与膨胀卷积相融合的初始膨胀卷积神经网络(IDCNN)针对其的故障诊断研究方法。该方法首先构建初始膨胀卷积层以扩大感受野来使学习到的故障特征更加丰富。随后为了方便信号输入信息丰富,将采用将一维原始信号序列转化为二维矩阵的预处理方法。最终将生成的二维信号输入到IDCNN中进行模型训练,并用测试数据对模型进行评估。提出的IDCNN方法在风力发电机定子故障诊断中精度高,在对比结果中该文提出方法的诊断精度要高于传统的深度学习方法。
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