风电场风速预测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117973580A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202211285362.0

    申请日:2022-10-20

    摘要: 本申请公开了一种风电场风速预测方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,包括:获取预定时间段内多个预定时间点的风速值;根据预先训练完成的第一神经网络模型,确定每个所述风速值对应的风速特征向量;获取风速历史特征矩阵,并计算所述风速特征向量与所述风速历史特征矩阵之间的乘积以得到第一解码特征向量;对所述第一解码特征向量进行特征分布优化以得到第二解码特征向量;将所述第二解码特征向量通过解码器进行解码回归,以得到用于表示风速预测值的解码值。由此,可以提高了解码特征向量的解码结果的准确性。进而,能够对于风速进行准确地预测,以保证风力发电厂的能量供应。

    一种风电供电控制系统及其控制方法

    公开(公告)号:CN117955151A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202211292004.2

    申请日:2022-10-20

    摘要: 本公开提供一种风电供电控制系统及其控制方法,用以解决相关技术中输出功率具有波动性和不确定性,通过风电供电会出现不稳定、不安全的问题,系统包括:云计算平台,用电需求预测器和用电输出预测器,其中:云计算平台用于获取预设区域的用电功率和风力发电机的输出功率;用电需求预测器包括第一多尺度邻域特征提取模块和第一解码器,用于根据云计算平台获取的用电功率预测用电量;用电输出预测器包括第二多尺度邻域特征提取模块和第二解码器,用于根据云计算平台获取的输出功率预测发电机的输出量。

    海上风机的叶轮性能监测系统及其方法

    公开(公告)号:CN117949596A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202211289716.9

    申请日:2022-10-20

    IPC分类号: G01N33/00

    摘要: 本申请提出一种海上风机的叶轮性能监测系统,其中,包括:数据采集模块,用于获取发电功率值和水下声信号;发电数据编码模块,用于根据发电功率值获取发电特征向量;信号处理模块,用于对声信号进行滤波处理以得到滤波信号,根据滤波信号获取多尺度频域统计特征向量和波形特征向量,并根据波形特征向量和多尺度频域统计特征向量获取水下声信号特征矩阵;校正模块,用于校正特征矩阵中特征值,并计算校正后的水下声信号特征矩阵相对于发电特征向量的转移向量;性能监测结果生成模块,用于将转移向量通过分类器以得到分类结果,分类结果用于表示叶轮性能是否满足预定要求。该系统,可以对叶轮的性能进行监测以确保叶轮能够以相对较高的性能运转。

    风力发电机主轴的振动模式检测方法及其装置

    公开(公告)号:CN117949211A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202211292997.3

    申请日:2022-10-21

    摘要: 本申请公开了一种风力发电机主轴的振动模式检测方法、振动模式检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。其中,风力发电机主轴的振动模式检测方法包括:获取风力发电机主轴在预定时间段的振动信号;获取风力发电机主轴在所述预定时间段内多个预定时间点的多个转速值;获取风力发电机在多个预定时间点的多个输出功率值;基于振动信号、多个转速值和多个输出功率值,检测风力发电机主轴的振动模式是否合理。通过本申请的技术方案,可以检测风力发电机主轴的振动模式是否合理,能够及时且有效的检测风力发电机主轴是否发生故障,从而保证风力发电机的正常运行。

    风力发电机的阻尼控制系统及方法

    公开(公告)号:CN117949078A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202211297292.0

    申请日:2022-10-21

    IPC分类号: G01H17/00 F03D80/00

    摘要: 本申请涉及风力发电领域,其具体地公开了一种风力发电机的阻尼控制系统及方法,该系统包括振动数据采集模块、降噪编码模块、振动信号处理模块、拓扑特征提取模块、图神经网络模块、解码模块、阻尼控制结果生成模块。由此可知,通过基于自动编码器的降噪模块对在塔架的多个位置处采集的多个振动信号进行降噪处理,以滤除塔架自身的振动信号以外的噪声干扰。同时,利用多个振动传感器的位置拓扑特征进行振动信号的特征提取,提高了塔架振动测量的精准度,从而精确地确定阻尼器的阻尼液所需的液面高度值,进而提高了阻尼器对风力发电机的控制效率。

    降低风电机组国产化PLC的CPU负荷的方法及装置

    公开(公告)号:CN114326560B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202111366134.1

    申请日:2021-11-18

    IPC分类号: G05B19/05

    摘要: 本公开提供一种降低风电机组国产化PLC的CPU负荷的方法及装置。所述方法包括:设定风电机组控制过程中各部件优先级;将所述风电机组的主控程序逻辑依据部件优先级划分为多个执行任务周期;其中,所述执行任务周期的优先级与部件优先级相对应;实时获取国产化PLC的CPU利用率总负荷;根据所述CPU利用率总负荷,控制各所述执行任务周期内对应的部件执行逻辑的执行过程。通过在风电主控程序中进行主控程序执行周期优先级分级策略,可以有效降低国产化PLC‑CPU的负荷,有效避免风电机组出现死机现象,保障机组安全。

    基于SCADA数据的风力发电机组的故障诊断系统及其方法

    公开(公告)号:CN117189514A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311402267.9

    申请日:2023-10-26

    摘要: 本申请提出一种基于SCADA数据的风力发电机组的故障诊断系统,包括:采集模块,用于采集风速值、桨距角和发电机功率值;转化模块,用于将风速值、桨距角和发电机功率值转化为风速输入向量、桨距角输入向量、功率输入向量和协同作业输入矩阵;特征提取模块,用于将协同作业输入矩阵和功率输入向量分别提取得到协同特征向量和功率特征向量;特征校正模块,用于分别对协同特征向量和功率特征向量进行补偿以得到校正后协同特征向量和校正后功率特征向量;判断模块,用于计算校正后协同特征向量相对于功率特征向量得到分类特征矩阵,并通过分类器以得到分类结果。基于此,风力发电机组可以根据分类结果对故障进行智能诊断,进而保证风机的正常运行。