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公开(公告)号：CN119416482A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411474549.4
申请日：2024-10-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种风电机组尾流计算模型构建方法，并公开了具有风电机组尾流计算模型构建的系统、终端及介质，其中风电机组尾流计算模型构建方法针对风电尾流，在自主可控的海上风电评估工具，利用复用性好，代码开发性好的建模语言，可方便快速的建立相应的尾流模型，为海上风电尾流模型的表达提供便利，准确快速的评估风电场的尾流效应。
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公开(公告)号：CN119084247A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411029765.8
申请日：2024-07-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于风电机组的健康监测方法及系统，属于风电机组技术领域。本发明方法，包括：获取风电机组的SCADA数据，对所述SCADA数据进行初始化操作，对所述初始化操作后的SCADA数据进行工况识别和分类，得到分类数据；基于分类数据中的风电机组正常运行工况的SCADA数据，构建正常行为模型，并基于正常行为模型，构建健康指数模型；实时获取目标风电机组的分类数据，将所述分类数据输入至所述正常行为模型和健康指数模型，基于所述正常行为模型和健康指数模型，根据所述分类数据输出所述目标风电机组的健康指数，基于所述健康指数，对所述目标风电机组的健康进行监测。本发明方法对于提升风电机组的运行效率和安全性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115828063A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211539306.5
申请日：2022-12-02
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/10 , G01M13/045 , G06F18/213 , G06F17/14
Abstract: 本发明提供了一种风电机组轴承故障诊断方法及系统，包括：通过最大重叠离散小波包分解方法对风电机组轴承中目标信号进行分解，获取变换数据集；基于所述变换数据集，对分解后各层中信号的小波分量的二阶循环平稳特性进行量化，得到每层局部最大循环相干性数值，并获取最优解调分量；根据每层局部最大循环相干性数值的小波分量，获取联合平方包络谱图和权重联合平方包络谱图；根据目标轴承的转速与故障特征阶次计算轴承故障特征频率，根据所述轴承故障特征频率在所述权重联合平方包络谱图中进行故障识别，本发明不仅极大地扩展了目标信号循环频率的范围，效地排除信号中的无关成分，提高故障整体的信噪比，从而对轴承故障进行精确的识别及诊断。
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公开(公告)号：CN118934489A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411032538.0
申请日：2024-07-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供面向风力发电机组的异常检测与故障诊断方法及装置。该方法包括：面向风力发电机组，分析具体失效模式和故障传递机制；基于数据挖掘方法进行异常检测及数据融合判断，检测风力发电机组的异常状态；利用获取的失效模式分析结果及异常状态检测，结合数据特征和失效模式进行故障诊断。如此，基于数据挖掘和根因分析，通过对大量的历史运行数据和仿真数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据中的关键参数信息和变化模式，从而实现对风力发电机组的异常状态和故障进行准确识别和诊断。融合失效模式分析和数据挖掘方法展开根因分析，能够充分确定故障的原因和导致故障的关键因素，为故障修复提供指导；检测效率更高，诊断准确性更高。
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公开(公告)号：CN119442772A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411537731.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F113/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及风电机组仿真技术领域，具体提供了一种风电机组整机仿真方法及装置，包括：基于风电机组的有限元模型中各单元的节点编号将风电机组的有限元模型中各单元的特性矩阵整合至风电机组的整机运动平衡方程中；将所述风电机组的整机运动平衡方程进行转换，得到消除约束的整机运动平衡方程；对所述消除约束的整机运动平衡方程进行积分求解，得到风电机组整机仿真结果；其中，所述特性矩阵包括：质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵，所述仿真结果包括：风电机组的有限元模型中各单元的节点速度向量。本发明提供的技术方案，可用于指导机组整机及仿真设计和工具研制，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118551631A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411027011.9
申请日：2024-07-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种风电机组试验平台载荷快速仿真模型建模方法及系统，包括：采用有限元软件对风电机组传动链中各部件建模，得到各部件的有限元模型；基于各部件的输入变量和输出变量对有限元模型进行参数化处理；基于参数化处理后的各部件的有限元模型生成样本点数据；基于样本点数据结合均方根误差和加点准则建立各部件的代理模型；通过将所述各部件的代理模型进行代码转换，并将各部件的代理模型转换的代码集成接入风电机组全尺寸试验平台，得到载荷快速仿真模型。本发明所建立的载荷快速仿真模型能够解决试验台仿真系统计算效率低的问题，利用该载荷快速仿真模型，能够在保证仿真计算精度的前提下，大幅缩短仿真计算的时间。
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公开(公告)号：CN117688729A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311544209.X
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06F113/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于风电机组结构建模仿真技术领域，具体涉及一种风电机组整机仿真模型计算规模优化处理方法及装置，该方法包括：基于风电机组的整机结构动力学模型中的各自由度的度数，确定风电机组的整机结构动力学模型中距离最远的两个自由度，距离最远的两个自由度为两个起始点；利用两个起始点构建目标展开树；基于目标展开树中各自由度所在的层次，对风电机组的整机结构动力学模型中的各自由度进行重新编号。本申请提供的技术方案，通过对风电机组的整机结构动力学模型的自由度编号重新排序，使动力学方程系数矩阵带宽大幅降低，可有效降低风电机组整机仿真模型计算规模，提高仿真计算效率。
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公开(公告)号：CN119030225A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411487809.1
申请日：2024-10-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明的一种拖动电机的轴线角度调节装置及其控制方法，包括承载梁、第一举升机构、第二举升机构及控制模块。承载梁上固定拖动电机，拖动电机的输出轴与承载梁的长度方向平行设置；第一举升机构的举升端和第二举升机构的举升端分别与承载梁的两端铰链连接；控制模块分别与第一举升机构和第二举升机构电连接；控制模块用于调节第一举升机构和第二举升机构协同举升承载梁以使拖动电机的输出轴对准试验平台上的预设位置，并且以预设位置为圆心，调节第一举升机构的举升端和第二举升机构的举升端同步进行圆周运动以使拖动电机的输出轴旋转至预设角度。该调节装置应用于大容量风电机组全尺寸地面试验平台，满足不同倾角风电机组公共、全面的测试需求。
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公开(公告)号：CN119496188A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411675120.1
申请日：2024-11-21
Applicant: 中车株洲电力机车研究所有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风储耦合系统的惯量响应方法、介质及系统，方法包括步骤：S1、获取电网频率，根据电网频率到电网频率变化率；S2、将电网频率变化率与对应的预设阈值进行比对；当所述电网频率变化率超过预设阈值时，计算惯量响应所需功率；S3、根据储能系统的实时状态，将惯量响应所需的功率动态分配至风机端和储能端进行功率响应；S4、在惯量响应退出后，投入储能系统来实现出口有功功率平滑过渡至惯量响应前的状态。本发明实现惯量的快速精准的响应，稳定电网频率的波动，确保电网频率的安全与稳定。本发明能够实现惯量的快速精准的响应，稳定电网频率的波动，确保电网频率的安全与稳定。
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公开(公告)号：CN117932527A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311649993.0
申请日：2023-12-05
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/213
Abstract: 本发明专利申请提供了一种风电机组传动链数据预测方法和系统，包括：获取风电机组传动链的输入数据，通过特征融合和特征筛选将所述输入数据进行降维转化；将降维转化后的所述输入数据输入到预先训练完成的LSTM模型中，得到输出数据；对所述LSTM模型输出的输出数据进行优化；所述LSTM模型，以降维转化后的输入数据作为输入，以输出数据作为输出完成训练，本发明专利申请通过采集风电机组传动链的输入数据，并将输入数据降维后通过LSTM模型得到输出数据，并对输出数据进行优化，实现了人工智能和数据分析相结合，对风力发电机组叶片和传动链的位移、速度、加速度等进行准确的时序预测可以有效地对风电机的运转状态进行监控。
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