一种面向风电机组的实时动态故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113123932B

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202110200607.4

    申请日:2021-02-23

    IPC分类号: F03D17/00 F03D7/00

    摘要: 本公开提供一种面向风电机组的实时故障诊断方法,方法包括:预先配置参数和异常规则;根据配置的异常规则生成目标监测程序,将目标监测程序配置至风电机组的控制器;初始化实时故障监测引擎,加载并运行目标监测程序;控制器采集风电机组的运行数据,实时故障监测引擎根据异常规则,实时监控风电机组的运行数据,并在判定发生异常时,保存异常前后预设时间段的运行数据记录。本公开可以有效监测风机运行数据,同时针对异常数据可以形成毫秒级的数据记录,可有效实现在故障发生前后预设时间段(例如60s等)内数据的详细数据记录,有利于后续对故障的精密数据分析和完整故障追溯,故障前后极短时间内的数据对故障追溯、归零具有极其重要的意义。

    基于多核处理器的风电机组专用可编程控制器及控制系统

    公开(公告)号:CN113110271A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110200955.1

    申请日:2021-02-23

    IPC分类号: G05B19/05

    摘要: 本发明提供一种基于多核处理器的风电机组专用可编程控制器及控制系统,可编程控制器包括多核处理器、FPGA逻辑处理器以及通信接口系统,多核处理器分别与FPGA逻辑处理器以及通信接口系统电连接;多核处理器用于根据获取的风电机组的运行数据生成控制信号,以控制风电机组执行对应的目标动作;FPGA逻辑处理器用于实现管理可编程控制器各模块的上电时序、多核处理器的并口地址数据线解复用以及通信功能;通信接口系统用于与风电机组之间进行通信,以获得运行数据,并将数据处理结果传输至风电机组。本发明在控制器的内部设计适用于风电机组控制的算法、控制流程等,可以实现控制器级的风电控制过程可控、控制流程优化以及精密级故障诊断。

    一种面向风电机组的实时动态故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113123932A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110200607.4

    申请日:2021-02-23

    IPC分类号: F03D17/00 F03D7/00

    摘要: 本公开提供一种面向风电机组的实时故障诊断方法,方法包括:预先配置参数和异常规则;根据配置的异常规则生成目标监测程序,将目标监测程序配置至风电机组的控制器;初始化实时故障监测引擎,加载并运行目标监测程序;控制器采集风电机组的运行数据,实时故障监测引擎根据异常规则,实时监控风电机组的运行数据,并在判定发生异常时,保存异常前后预设时间段的运行数据记录。本公开可以有效监测风机运行数据,同时针对异常数据可以形成毫秒级的数据记录,可有效实现在故障发生前后预设时间段(例如60s等)内数据的详细数据记录,有利于后续对故障的精密数据分析和完整故障追溯,故障前后极短时间内的数据对故障追溯、归零具有极其重要的意义。

    基于物联网的海上风机的除湿设备的控制系统及其方法

    公开(公告)号:CN117967529A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202211292793.X

    申请日:2022-10-21

    摘要: 本发明提出一种基于海上风机的除湿设备的控制系统,包括:采集模块,用于获取湿度值和工作功率值;结构化模块,用于将湿度值和工作功率值排列为湿度输入矩阵和功率输入矩阵;特征提取模块,用于通过两种矩阵提取得到湿度特征矩阵和功率特征矩阵;校正模块,用于分别对两种特征矩阵进行特征值校正得到校正后湿度特征矩阵和校正后功率特征矩阵;响应性估计模块,用于计算校正后功率特征矩阵相对于校正后湿度特征矩阵的响应性估计;控制结果生成模块,用于将响应性估计通过分类器以得到分类结果,其结果用于表示除湿器的工作功率组合是否合理。基于此,可以智能化控制海上风机的多台除湿机的工作模式组合,优化除湿效果,以保证海上风机的正常运行。

    风电机组智能变桨控制方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN117967509A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202211289533.7

    申请日:2022-10-20

    IPC分类号: F03D7/04 G06N3/0464 G06N3/084

    摘要: 本申请提供了一种风风机组智能变变控制方法、装置及存储介质。其中方法包括:获取包含当前时间点在内的多个预定时间点的风速值和风向值;将风速值输入风速预测器得到下一时间点的风速预测值;将风向值输入风向预测器得到下一时间点的风向预测值;合并下一时间点的风向预测值和下一时间点的风速预测值得到下一时间点的风力特征值;将下一时间点的风力特征值输入变桨距系统,生成下一时间点的桨距角控制值。通过神经网络模型对下一时间点的风力数据进行预测,从而生成下一时间点的桨距角控制值,通过下一时间点的桨距角控制值进行风力发电机的变速变桨的控制,解决控制存在滞后的问题,进而降低电网的波动,保证风力发电机的输出效率。

    基于物联网的海上风机工作模式识别系统及其方法

    公开(公告)号:CN117932460A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202211296469.5

    申请日:2022-10-21

    摘要: 本发明涉及海上风机的领域,其具体公开了一种基于物联网的海上风机工作模式识别系统及其方法,该方法通过采用卷积神经网络模型,基于海上风机的单桩基础和塔筒的振动信号,以及海上风机的发电功率,通过校正后振动关联特征向量和发电功率特征向量获得分类特征矩阵,利用分类特征矩阵来综合进行海上风机的工作模式识别,以提高工作模式识别的准确性。根据本发明的方法,能够对于海上风机的工作模式进行准确地识别,进而及时地发现安全隐患,以避免发生安全事故,保证海上风机的正常安全运行。

    一种风电机组运行信息融合方法、装置及计算机设备

    公开(公告)号:CN117763487A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202211109540.4

    申请日:2022-09-13

    摘要: 本发明提供的一种风电机组运行信息融合方法、装置及计算机设备,该方法包括:机组信息汇集节点获取预设时间区间内风电机组节点、风电场节点以及机组信息汇集节点不同时间尺度的设备运行信息;将各节点对应的设备运行信息按照预设时间尺度分别进行融合,获得不同节点对应的数据子集合;然后将不同节点各数据子集合取并集,获得风电机组在预设时间区间内的信息融合数据库;基于信息融合数据库提出融合信息的存储优化方法,设计异常风险数据存储策略,提出不同时间尺度的立体数据可视化方法。本发明实施例提供的方法通过统一的时间段取整策略,将不同时间尺度的多源数据规整为统一时间尺度的数据特征,提高了风电机组运行数据信息的质量。