风力发电机组的损坏告警方法、装置、服务器及存储介质

    公开(公告)号:CN116641851A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310558910.0

    申请日:2023-05-17

    Abstract: 本申请提供的一种风力发电机组的损坏告警方法、装置、服务器及存储介质,涉及风力发电技术领域。服务器获取风力发电机组发送的关键参数;关键参数为风力发电机组处于应急采集模式时所采集的风力发电机组的目标部件的关键参数;服务器根据目标部件的关键参数,确定风力发电机组是否存在被损坏的风险;服务器确定风力发电机组存在被损坏的风险时,向终端设备发送用于指示存在损坏风险的告警提示。其中,关键参数包括如下至少一种:振动参数、倾角参数和载荷参数。如此,无需检测人员逐个检查风力发电机组的各个部件是否被台风损伤,节省了大量的时间、效率高,也无需关闭风力发电机组的发电功能,大大减小了发电损失。

    风力发电机的风向评估方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN118885748A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410911096.0

    申请日:2024-07-08

    Abstract: 本申请涉及风力发电技术领域,尤其涉及一种风力发电机的风向评估方法、装置、设备和存储介质。该方法根据风力发电机的相对位置确定风力发电机的风向角,进而确定风力发电机对应的理论湍流强度最大风向角;对理论湍流强度最大风向角以及实际湍流强度最大风向角进行评估处理,得到风力发电机的风向评估结果。该方法通过风力发电机的相对位置确定出风向角进而得到理论湍流强度最大风向角,再将该理论湍流强度最大风向角以及实际湍流强度最大风向角进行结合,使得风力发电机的风向评估结果较为准确,克服了通过肉眼观测指南针的方式识别风向存在较大的偏差问题,同时解决了借助外部设备进行发电机风向识别造成的成本升高与投入人力较高的问题。

    风力发电机的评估方法、装置、服务器及存储介质

    公开(公告)号:CN116578820A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310555495.3

    申请日:2023-05-17

    Abstract: 本申请提供的一种风力发电机的评估方法、装置、服务器及存储介质,涉及风力发电技术领域。对于每台风力发电机,确定各个风速值的总持续时长与预设周期的占比、以及各个风速值分别在预设周期内对应的发电功率。对于每台风力发电机,确定在预设周期内的平均风速,以及根据设定的风力发电机在单位时长内的额定发电功率、各个风速值对应的占比和发电功率,确定风力发电机在预设周期内的等效工作时长;对多台风力发电机分别对应的各组平均风速、及等效工作时长进行拟合得到函数关系;确定所有风力发电机分别对应的各组平均风速和等效工作时长,与函数关系的总相关性系数;在总相关性系数小于设定的阈值时,确定风力发电机的发电性能存在故障。

    风力发电机的温度评估方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN118821069A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410911109.4

    申请日:2024-07-08

    Abstract: 本申请涉及风力发电技术领域,尤其涉及一种风力发电机的温度评估方法、装置、设备和存储介质。该方法通过获取多台风力发电机的温度数据,根据度数据中的环境温度数据以及机舱温度数据,确定每台风力发电机的温度差值参数;对多台风力发电机中每两台风力发电机对应的环境温度数据进行拟合处理,得到拟合相关性系数,再结合温度差值参数,对多台风力发电机的温度数据进行温度评估处理,得到每台风力发电机的温度评估结果。该方法可以准确评估环境温度采集是否存在问题,并给出传感器检查策略,克服了风力发电机温度采集传感器的安装位置以及传感器自身性能因素导致发电机环境温度采集失真,进而触发停机或降容运行的问题,提高了发电机的发电量。

    风机异常温度监测方法、装置、服务设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119622575A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411699115.4

    申请日:2024-11-25

    Abstract: 本申请实施例提供一种风机异常温度监测方法、装置、服务设备及存储介质。该方法包括:接收数据采集设备发送的多个风机的运行数据;按照预设时间窗口参数,在评估周期内滑动遍历各风机的每组运行数据;在遍历过程中,若判定各风机处于正常发电状态,则获取各风机在当前预设时间窗口参数内的运行数据的平均值,以得到在评估周期内各风机的每组运行数据对应的多个平均值;根据每组运行数据对应的多个平均值,以及不同的运行功率,确定各风机在不同的运行功率下的运行数据平均值;将多个风机中各风机在不同的运行功率下的运行数据平均值输入至预构建的聚类分析模型中,以输出异常温度数据。该方法用以达到提高异常温度识别精度的效果。

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