一种风电场电力设备故障定位方法及装置

    公开(公告)号:CN112763844A

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202011523210.0

    申请日:2020-12-21

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本发明实施例公开了一种风电场电力设备定位方法及装置,首先,基于LSTM方法建立故障定位单元。其次,将风电场内每个电力设备的设备信息以及对应的实时测量数据,发送至故障定位单元,实时测量数据至少包括实时电气数据和实时气象数据。然后,监测故障定位单元是否生成故障电力设备信息,若生成该信息,说明风电场内存在发生故障的电力设备。最后,利用故障电力设备信息,以及故障电力设备信息对应的实时测量数据更新故障定位单元。本发明实施例采用LSTM方法定位出现故障的电力设备,不仅能提升数据处理的速度,更能增加判定结果的准确度。同时,将电力设备所在位置的实时气象数据作为评判依据,可进一步保证最终分析结果的准确性。

    部分遮阳光伏阵列的全局MPPT控制方法与装置

    公开(公告)号:CN114510111B

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202111634502.6

    申请日:2021-12-29

    IPC分类号: G05F1/67

    摘要: 本发明提出一种部分遮阳光伏阵列的全局MPPT控制方法与装置,属于光伏发电技术领域。其中,本发明的控制方法包括:获取所述部分遮阳光伏阵列运行的最大功率点电压和电流信号;通过所述控制设备搜索全局MPPT,并将搜索数据反馈至所述运维优化模块,以对所述部分遮阳光伏阵列的运维进行指导优化。本发明采用基于蜉蝣算法优化的支持向量机算法搜索部分遮阳光伏阵列的全局最大功率点电压,提升了部分遮阳光伏阵列全局最大功率点跟踪效果,以提高光伏电站的效率,为分布式光伏电站的运维优化提供新思路。

    基于EEMD的双向LSTM网络风速预测方法

    公开(公告)号:CN114781739A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210484593.8

    申请日:2022-05-06

    摘要: 本发明提供了基于EEMD的双向LSTM网络风速预测方法,其采用EEMD将风速序列分解为多个频域相对稳定的子序列,避免了EMD的模态混叠现象,再采用BiLSTM构建预测模型,提高了风速预测的精度。其包括如下步骤:步骤1、数据采集,采集得到对应风力发电场的风速数据;步骤2、数据预处理,采用Z‑score对数据进行归一化处理,将数据集使用转换成合适的形式,其中x为原始风速数据,μ为全部风速数据的均值,σ为全部风速数据的标准方差,x'为归一化后的风速数据;步骤3、数据去噪,其在混合模型中采用EEMD进行数据去噪,其将实际输入信号分为多个IMFS和一个残差分量;步骤4、模型训练,将数据划分为训练数据及测试数据,其采用双向LSTM网络进行风速预测;步骤5、性能验证。

    一种风电场控制方法及装置
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114172194A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111400159.9

    申请日:2021-11-24

    IPC分类号: H02J3/38 H02J3/24 G06F30/20

    摘要: 本发明提供了一种风电场控制方法及装置,该方法包括:基于风电场的设备参数,建立风电机组的最大跟踪功率输出模型和永磁同步发电机的第一电压输出模型;基于电网侧的电网参数,建立电网侧逆变器的第二电压输出模型;基于功率输出模型和第一电压输出模型,建立机器侧的转换器控制模型;基于第二电压输出模型,建立电网侧的逆变器控制模型;以模糊逻辑控制器的误差输入为目标,构建模糊逻辑控制器的目标函数模型;基于风电场的实时运行数据及电网侧的实时运行数据,计算目标函数模型的最优解,并基于最优解对应的模型参数利用转换器控制模型和逆变器控制模型对风电场进行控制。从而提升了并网变速风电机组的故障穿越能力,保障电网的稳定性。

    基于增强卷积去噪算法的风电机组数据清洗方法及装置

    公开(公告)号:CN114153826A

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202111312716.1

    申请日:2021-11-08

    摘要: 本公开提供一种基于增强卷积去噪算法的风电机组数据清洗方法及装置。所述方法包括:基于SCADA系统,采集风电机组的风电数据;对所述风电机组的风电数据,采用模糊C均值FCM进行数据聚类;对聚类处理后的所述风电数据,基于增强卷积神经网络进行数据去噪;对去噪处理后的所述风电数据,基于布谷鸟算法进行数据缺失值填补和无效值处理,完成风电机组数据清洗。本公开的风电机组数据清洗,为风电机组的状态监测和异常检测以及长短期风电功率预测等奠定了良好的基础。在风机数据去噪中引入了增强卷积神经网络方法,并且在神经网络隐藏层的输出附加辅助监督信息作为正则化约束,可有效提高数据去噪的效率和精确性。

    一种光伏发电光伏面板清洁装置
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114029253A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202111233370.6

    申请日:2021-10-22

    摘要: 本发明公开了一种光伏发电光伏面板清洁装置,包括安装板,其特征是:所述安装板下侧四角分别固定连接对应的套筒上端,所述安装板下侧固定连接电箱上侧,所述安装板上侧固定连接液箱下侧,所述安装板上侧一端固定连接直槽板下端,所述液箱上侧固定连接立板下端,所述液箱上侧一端固定连通入液管下端,所述液箱上侧一角固定连接液泵下侧,所述液泵的入液管下端固接并穿过所述液箱,本发明涉及清洁装置领域,具体地讲,涉及一种光伏发电光伏面板清洁装置。本装置可以实现可根据光伏面板的高度调节毛刷辊至适宜的高度,可根据光伏面板的角度调节毛刷辊至适宜的角度,便于对不同类型的光伏面板进行清洁。

    一种风力发电机组最大功率点跟踪强化学习控制方法

    公开(公告)号:CN117404242A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311432917.4

    申请日:2023-10-31

    IPC分类号: F03D7/04

    摘要: 本发明提供了一种风力发电机组最大功率点跟踪强化学习控制方法,其消除了使用的传统强化学习中需要通过离线模拟研究确定一个大型查找表的问题,节省了算力资源与计算成本,而且使整个最大功率点跟踪算法更易于设计和实现。其包括如下步骤:S1、通过叶素动量理论建立风力发电机组的空气动力学模型,得到机组的功率‑转子转速特性曲线与最优特性曲线;S2、将人工神经网络与Q‑learning方法相结合,在线学习功率与转子转速的最优关系;S3、当学习到最大功率点时,控制系统从在线强化学习切换到基于最优关系的在线最大功率点跟踪控制。

    一种自动判断集电线停运的方法
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116973653A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310660656.5

    申请日:2023-06-06

    IPC分类号: G01R31/00 G01D21/02

    摘要: 本发明提供了一种自动判断集电线停运的方法,其可以自动判断集电线停运事件,及时提醒监盘人员关注。其特征在于,其包括如下步骤:a、间隔特定时间检测集电线状态是否是分闸,当开始出现分闸时记录当前时间为开始时间;b、间隔特定时间检测当前时间与开始时间差值,判断是否超过设定间隔时间;c、当差值时间超过设定间隔时间后,判断设定间隔时间内集电线所属风机或逆变器所对应的scada数据是否全部出现恒值,当对应集电线的所属风机或逆变器所对应的scada数据全部出现恒值时,认为集电线停运。