公开(公告)号：CN116307162A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310235281.8

申请日：2023-03-13

申请人： 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 ,  西昌飓源风电开发有限公司

发明人： 黄河 ,  张世殊 ,  熊涛 ,  邱向东 ,  侯彦硕 ,  李杨扬 ,  李天怡 ,  赖刚 ,  彭莉 ,  张亮 ,  廖礼 ,  余林 ,  衷诚 ,  廖永强 ,  李培宇

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G01K13/00 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/21 ,  G06F18/27 ,  G06N5/01 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及风机齿轮箱油温预测领域，具体涉及一种基于PCA与MIC及融合模型的风机齿轮箱油温预测方法及系统。技术方案包括：通过MIC与相关矩阵对初始特征进行筛选；通过PCA对初始特征进行空间转换获取信息量大于设置阈值信息量的主成分向量；将相关主成分向量与筛选后的初始特征相结合，得到第一特征集合；对第一特征集合进行二次相关性分析，以及通过MIC筛除第一特征集合中变量之间的相关关系大于设置阈值相关关系的变量；将前两个主成分向量加入第一特征集合，得到第二特征集合；通过第二特征集合对第一模型、第二模型以及第三模型进行训练及交叉验证，融合权重得到融合模型；通过融合模型对风机齿轮箱油温进行预测。本发明适用于齿轮箱油温预测。

公开(公告)号：CN115271423A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210877048.5

申请日：2022-07-25

申请人： 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司

发明人： 彭莉 ,  姜阳 ,  赖刚 ,  张亮 ,  廖礼 ,  张志伟 ,  邱向东 ,  熊涛 ,  李培宇 ,  仇欣 ,  彭雷 ,  周少平 ,  钟桂良 ,  李美儒 ,  吴迪

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62

摘要： 本发明涉及风力发电机组运行状态评估领域，具体涉及一种基于混合相似度的风力发电机组运行状态评估方法，极大地提高了风力发电机组运行状态评估的准确性。技术方案包括：获取风力发电机组SCADA系统监测数据，在监测数据中选取需要评估的指标，选取所述指标设置时间范围内的数据，获取所述指标在设置时间范围内数据的小时均值，对获取的小时均值数据进行归一化处理，对归一化处理后的数据求取最大互信息数与时间动态规整相似度，根据最大互信息数和时间动态规整相似度求取混合相似度，设置上下侧分位数，根据上下侧分位数对混合相似度进行分类，根据混合相似度的分类对风力发电机组运行状态进行评估。本发明适用于风力发电机组运行状态评估。

公开(公告)号：CN115062007A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210773595.9

申请日：2022-07-01

申请人： 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司

发明人： 廖礼 ,  赖刚 ,  彭莉 ,  张亮 ,  张志伟 ,  邱向东 ,  熊涛 ,  姜阳 ,  李培宇 ,  衷诚

IPC分类号： G06F16/215 ,  G06N20/20 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及风电机组数据清洗试领域，具体涉及一种基于孤立森林算法的风电机组风速功率数据清洗方法。能够去除掉最优组内方差清洗算法中未清洗到的异常数据，极大地提高了数据清洗的能力。本发明基于孤立森林算法的风电机组风速功率数据清洗方法，包括：获取风机运行的风速、输出功率和桨距角的初始数据；利用风机特性分析初始数据并进行初筛，获得初筛后的风速、桨距角以及输出功率的基本数据；对初筛后的基本数据进行采样，建立基本数据的孤立树结构；采用建立好的孤立树结构进行异常值计算，自动判断异常值，通过异常值区分出异常数据点，并剔除异常点。本发明适用于风电机组风速功率数据清洗。

公开(公告)号：CN115545332A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211302381.X

申请日：2022-10-24

申请人： 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司

发明人： 黄河 ,  张世殊 ,  邱向东 ,  熊涛 ,  张志伟 ,  赖刚 ,  周少平 ,  彭莉 ,  廖礼 ,  李天怡 ,  张亮 ,  仇欣 ,  李培宇 ,  姜阳 ,  衷诚

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06F16/2458 ,  G06N5/00 ,  G06N20/00 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及光伏组件温度预测领域，具体涉及一种基于极端随机树算法的光伏组件温度预测方法，极大地提高了对光伏组件温度预测的精确性。本发明基于极端随机树算法的光伏组件温度预测方法包括：对光伏组件运行历史数据进行EDA分析与预处理；采用极端随机树算法对预处理后的数据进行数学建模，构建极端随机树模型；通过极端随机树模型预测光伏组件的温度。本发明结合EDA分析和光伏组件历史运行数据，采用极端随机树算法实现对光伏组件温度的精确预测。本发明适用于光伏组件温度预测。

公开(公告)号：CN115270621A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210877049.X

申请日：2022-07-25

申请人： 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司

发明人： 张亮 ,  赖刚 ,  姜阳 ,  彭莉 ,  张志伟 ,  熊涛 ,  邱向东 ,  廖礼 ,  仇欣 ,  李培宇 ,  衷诚 ,  周少平 ,  钟桂良 ,  李美儒 ,  吴迪

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  G06F119/08

摘要： 本发明涉及齿轮箱油温预警领域，具体涉及一种基于长短期LSTM模型的齿轮箱油温预警方法，极大地提升预警计算效率，以及预警的准确度。本发明基于长短期LSTM模型的齿轮箱油温预警方法，包括：获取风电场历史数据，对获取的风电场历史数据进行数据清洗，对清洗后的数据进行筛选，对筛选后的数据进行归一化处理，根据归一化后的数据构建LSTM短期预测模型，并通过LSTM短期预测模型对油温进行短期实时预警，根据归一化后的数据构建LSTM长期预测模型，并通过LSTM长期预测模型对油温进行长期实时预警，结合油温的短期实时预警与长期实时预警对油温进行综合预警。本发明应用于风力发电机组的齿轮箱油温预警。