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公开(公告)号：CN118705114A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410899432.4
申请日：2024-07-05
申请人： 五凌电力有限公司 , 上海能源科技发展有限公司
IPC分类号： F03D1/06 , G06F30/17 , G06F119/14
摘要： 本发明提供了一种大后缘弯度小型风力发电机叶片翼型及其设计方法，设计方法包括：S1、确定参考翼型和翼型设计边界条件；S2、使用高阶多项式对参考翼型进行拟合，获得参考翼型的特征参数，确定目标翼型特征参数取值范围；S3、在取值范围内使用拉丁超采样法生成备选翼型的特征参数，由特征参数求取备选翼型几何外形；S4、对备选翼型气动性能进行求解计算，获得其中性能较为优异的翼型；S5、使用性能较为优异翼型的特征参数作为初始参数，带入遗传算法初始种群进行优化寻优计算，得到优化目标翼型。本发明通过大后缘弯度的外形提升了低风速低雷诺数下翼型的升力系数和升阻比，可以提高来流风速较低条件下小型风力发电机组的发电效率。
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公开(公告)号：CN117168514A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311126719.5
申请日：2023-09-04
申请人： 上海能源科技发展有限公司
摘要： 本公开提供了同时探测温度、应变及声波的光纤复合传感器及解调方法。该光纤复合传感器包括：单模连接光纤，被设置成实现光信号的输入和原路反射式输出；光纤光栅，被设置在单模连接光纤上，包括至少两个具有等间隔折射率变化周期的布拉格光栅敏感元件；光纤F‑P声波敏感腔，被一体化制造在单模连接光纤端面，具有光学F‑P干涉腔结构的敏感元件，用以实现对声波的传感测量功能；光衰减器，被设置在单模连接光纤上，该光衰减器被设置为光纤F‑P声波敏感腔与其最邻近的光纤光栅之间的光纤熔接损耗点。此外，还提供了一种对应的信号解调方法。本公开提供的光纤复合传感器不仅能够同时精确测量温度、应变同时，还具有精确测量及声波的能力。
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公开(公告)号：CN118057064A
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202211457743.2
申请日：2022-11-21
申请人： 上海能源科技发展有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于风机垂直度观测仪器调平的控制装置及方法，涉及垂直度观测技术领域，包括：垂直度观测仪器和精调平单元，精调平单元安装在垂直度观测仪器下方，精调平单元下方安装有支撑部件。本发明通过采用2个水平倾角传感器代替气泡型水准器作为调平的测量工具，采用4台伺服电机配备减速机驱动滚珠丝杠替代人工旋转脚螺栓作为调整水平度的动力，采用微机控制伺服电机正反转以达到自动调平的目的，解决了通过人为调平过程中由于测试人员的水平参差不齐带来的误差问题。也解决了现有调平方式繁琐且不好实现的问题。
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公开(公告)号：CN116777109A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310721516.4
申请日：2023-06-16
申请人： 上海能源科技发展有限公司 , 国家电投集团江苏电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , F03D17/00 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种风力发电机组设备状态评估方法及系统，评估方法包括采集跟目标监测机组运行状态相关因素的历史数据；对历史数据进行归一化处理得到目标数据，并将目标数据按比例分为训练集和测试集；搭建LSTM神经网络模型，并将训练集输入至模型进行训练，获得机组状态评估模型，并将测试集输入至机组状态评估模型进行预测，得到不同工况下目标监测机组的监测信号的理论值。通过采集跟目标监测机组运行状态相关因素的历史数据，并对历史数据归一化处理得到训练集和测试集，并进一步采用LSTM神经网络模型，相较于传统的BP神经网络，可以更好的捕捉变工况对机组健康状态的影响，提高了模型的准确性。
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公开(公告)号：CN116663996A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310653536.2
申请日：2023-06-02
申请人： 上海能源科技发展有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06F17/18 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种风力发电机组能效水平的评估方法和装置，评估方法基于神经网络和自适应阈值，包括如下步骤：S1、基于历史数据建立神经网络模型进行训练，获得核心参数的预测值；S2、根据核心参数的预测值和实际值计算核心参数的可靠度损失；S3、设定核心参数的权重；S4、根据权重和可靠度损失计算核心参数对应的子系统的能效水平；S5、基于极值理论，采用指数概率密度形式直接拟合可靠度损失历史数据，得到可靠度损失的阈值起始值；S6、建立滑移窗口计算每个时间点的阈值；S7、根据阈值判断能效水平是否达标。本发明通过计算核心参数的可靠度损失，准确地得到子系统和整机风能转化水平，能够较为准确地获取核心参数的预测值。
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公开(公告)号：CN118831712A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411248936.6
申请日：2024-09-06
申请人： 上海能源科技发展有限公司
摘要： 本发明提供了一种机械回收风电叶片材料的密度分离装置，其包括：固体进料系统安装在密度分离室的上部，固体进料系统用于将叶片粉碎原料送入密度分离室，密度分离室用于容纳叶片粉碎原料和分离液；分离液回收系统安装在密度分离室的下部，分离液配液系统与分离液回收系统连通，将分离液输送至密度分离室；轻料卸料系统安装在密度分离室和分离液回收系统之间，用于将密度分离室的上层分离液输送至分离液回收系统；重料卸料系统安装在密度分离室的下部，用于将密度分离室的下层分离液输送至分离液回收系统。本发明可以减少机械回收的叶片材料分级过程中的能耗、噪声和粉尘污染，同时实现更好的树脂和回收纤维的分离效果。
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公开(公告)号：CN116467972A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310598885.9
申请日：2023-05-25
申请人： 上海能源科技发展有限公司
IPC分类号： G06F30/28 , G06F17/15 , G06F17/16 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/02 , G06F119/14
摘要： 本发明公开一种风机能效评估方法，用于兼容多种风机机型进行能效评估，包括：S1，采集风机的多种信息数据；S2，基于所述多种信息数据进行数据分析，获得能效诊断、能效评估和可靠性评估结果。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质。通过搭建基于集控中心的机组智能化运行状态监测与故障诊断平台，探索基于大数据技术的机组能量可利用率算法及其他能效评价指标与方法，开发基于集控中心运行数据的快速能效诊断分析算法，实现机组性能评估的快速性、信息化，并实现评估结果的手机端推送。
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公开(公告)号：CN116091957A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211425320.2
申请日：2022-11-15
申请人： 上海能源科技发展有限公司
摘要： 本发明属于风力发电机技术领域，提供了一种垂直轴小型风力发电机转速预测方法及系统，包括：获取小型风力发电机的运转视频；对运转视频进行裁剪预处理和降低分辨率预处理；对预处理后的运转视频进行分解和编号，得到带有编号的静态图；对静态图进行特征颜色提取；计算每张静态图片的特征颜色面积，按照静态图的编号绘制特征颜色面积的对应曲线；根据曲线中相邻波峰之间的间隔帧数，得到小型风力发电机的转速预测值；基于特征颜色识别，实现了对小型风力发电机转速进行预测的目的，解决了需要通过专业设备和人员进行转速检测的问题，替代了通过加装传感器对转速进行测量和校准的传统方法。
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公开(公告)号：CN117172001A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311133705.6
申请日：2023-09-04
申请人： 上海能源科技发展有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明提供了一种基于激光雷达和风机监控数据的尾流计算方法和装置，计算方法包括如下步骤：选择风电场主要风向上的一台前排风机，以及一台后排风机，在前排风机上安装机载激光雷达，记录前排风机的数据采集与监视控制系统数据和机载激光雷达数据，以及后排风机的数据采集与监视控制系统数据；清洗数据；基于上述清洗后的数据，计算径向距离，以及后排风机的位置处的实际尾流损失系数；按抛物线形式拟合径向距离和实际尾流损失系数；根据尾流损失系数在径向上的分布，计算得到尾流损失系数，并进一步计算后排风机风速。本发明的尾流计算方法更加符合实际流场，可更准确的计算下游风速，从而为场群机机组协同控制降低尾流损失提供支撑。
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公开(公告)号：CN116701374A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310728359.X
申请日：2023-06-19
申请人： 上海能源科技发展有限公司 , 国家电投集团江苏电力有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种风力发电机组SCADA数据清洗方法及其电子设备，所述数据清洗方法基于无监督学习，包括以下步骤：S1、清除非发电风速区间的数据点；S2、清除停机数据点；S3、清除限制功率数据点；S4、清除监测信号错误的数据点；S5、根据聚类算法清除疑似限功率和故障状态的数据点。本发明采用基于K‑Means无监督学习的算法，可以识别出疑似限功率和故障状态的数据点。这样可以有效剔除质量差的数据点，从而为机组状态评估计算提供有效的数据集。通过所述数据清洗方法清洗后的数据，形成的功率曲线与理论功率曲线更加贴近，剔除质量差的数据点，从而为机组状态评估计算提供有效的数据集。
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