公开(公告)号：CN115059576A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210567441.4

申请日：2022-05-24

申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司

发明人： 王晓宁 ,  王传鑫 ,  曹利蒲 ,  李丹阳 ,  崔源 ,  李海宏 ,  王亮亮

IPC分类号： F03D7/00 ,  F03D7/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种风电场联合控制方法，可以有效减小模型不确定性带来的影响，增强风场整体的发电功率并减小风机疲劳、提升寿命。采用深度Q‑Network联合控制风电场中所有风机的变桨和偏航，其所涉及的风场控制器包括有三个模块，具体为环境、自动编码器和两个强化学习代理；其中环境包括风电场中的风机和指挥中心，环境中的控制变量为叶片变桨和偏航角，来自风电场的感官输入包括自由流风速和方向；每个风机产生的合成风速、转子角速度和功率；之前的全局状态St+1和全局奖励rt+1从指挥中心获取，全局状态向量将通过自动编码器传递；自动编码器自动将全局状态St编码为数量减少的特征，自动编码器有一个输入层、若干隐藏层、一个中心层和一个输出层组成。

公开(公告)号：CN115013243A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210666134.1

申请日：2022-06-14

申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司

发明人： 杨继明 ,  荆裕辉 ,  王亮亮 ,  李海宏 ,  陈岩磊 ,  高岳

IPC分类号： F03D7/02 ,  F03D7/04 ,  F03D17/00 ,  F03D80/00

摘要： 本发明公开了一种用于缓解风机非对称负载的容错独立变桨系统及方法，该系统包括用于提供统一变桨命令的统一变桨控制器、用于提供独立变桨命令的独立变桨控制器以及具有自动信号校正功能的故障检测与隔离模块，故障检测与隔离模块对每个风机叶片的故障信号进行校正，得到每个风机叶片的总体桨距角，最终通过独立变桨控制器控制每个风机叶片做出变桨命令。本发明可确保变桨系统故障条件下与正常情况下几乎相等的输出功率，应用于风机独立变桨系统中，可有效缓解风机变桨系统的非对称载荷，同时能够增强对变桨控制器中潜在故障影响的抗扰度，能够确保在一定故障条件下，风机独立变桨系统能够稳定、可靠运行，大大提升了系统的鲁棒性。

公开(公告)号：CN117348682A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311428321.7

申请日：2023-10-31

申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司 ,  华能澜沧江新能源有限公司

发明人： 王晓宁 ,  高继荣 ,  洪金海 ,  施星 ,  杨继明 ,  李海宏

IPC分类号： G05F1/67

摘要： 本发明提供了一种光伏系统MPPT控制方法，实现MPP跟踪的快速性和精度。其包括如下步骤：S1、分析光伏系统物理特性，设计光伏系统的合理模型；S2、确定光伏系统MPPT策略下优化目标；S3：设计MPPT优化策略，其基于改进皇家战役优化算法和杨树优化算法将MPPT控制分为快速定位和精确搜索阶段，实现最大功率点快速定位。

公开(公告)号：CN115235766A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210810562.7

申请日：2022-07-11

申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司

发明人： 王晓宁 ,  翁存兴 ,  李海宏 ,  崔源 ,  高征 ,  刘聪

IPC分类号： G01M13/04

摘要： 本发明提供了一种基于IWOA改进LightGBM的风机主轴轴承故障诊断方法，其可实现风力发电机的故障诊断，有利于降低风力发电机的运营维护成本，其包括以下步骤：S1、在风机主轴轴承异常状态时，利用皮尔逊相关系数法获得相关性最高的特征数据，并作为风机运行的输入特征数据；S2、通过获得的特征数据构建数据集，基于鲸鱼算法IWOA对LightGBM算法的超参数进行优化，将优化后的超参数重新赋予LightGBM算法中；S3、优化后的超参数重新赋予LightGBM算法中后，获得IWOA‑LightGBM温度预测模型，实现对风机主轴轴承温度实际值与预测值的变化趋势进行监测；S4、通过风机主轴轴承温度实际值与预测值之间的残差分析得到风机主轴轴承当前状态偏离正常状态的程度，从而实现对风机主轴轴承故障的有效预警。

公开(公告)号：CN116361691A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310288641.0

申请日：2023-03-23

申请人： 北京华能新锐控制技术有限公司

发明人： 麻红波 ,  王晓宁 ,  翁存兴 ,  杨继明 ,  房利鹏 ,  李海宏

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06F18/23 ,  G01M13/045

摘要： 本发明提供一种风机轴承故障诊断方法及其存储介质，包括以下步骤：将风机滚动轴承的时域振动信号构建为超图信号；利用广义动态图学习对超图信号进行优化；通过动态超图信号提取表征轴承不同状态的特征指标集合；应用聚类算法将特征指标集合进行评估和分类以能够实现对不同故障轴承的特征提取和分类的目的以能够实现对风机轴承故障的诊断；实现风机轴承状态的识别和预测，从而为风机轴承的维修、维护策略提供理论和数据上的支撑,解决了由一般图构造的相似度矩阵难以反映样本间复杂关系的技术问题，解决了传统故障特征提取方法提取不准的技术问题，高效地提取故障冲击信号并对风机轴承故障进行准确诊断,提高图信号数据结构的可靠性。