公开(公告)号：CN103758696B

公开(公告)日：2016-05-25

申请号：CN201410011095.7

申请日：2014-01-09

Applicant: 华北电力大学 ,  华能集团技术创新中心

Inventor： 顾煜炯 ,  苏璐玮 ,  宋磊 ,  吴冠宇 ,  钟阳 ,  周振宇 ,  房丽萍 ,  李鹏 ,  任朝旭

IPC: F03D7/00

CPC classification number: Y02E10/723

Abstract: 本发明公开了属于设备安全状况评价技术领域的一种基于SCADA温度参数的风电机组安全状况评价方法。首先进行SCADA温度参数的选定；然后分析与风电机组各系统故障相关联的温度参数，构建包括环境温度和风速的工况参数与SCADA温度参数之间的关联性，确定机组运行工况划分的标准，并建立标准的高斯模型，作为评价机组运行状况的参考模型；通过与标准高斯模型进行对比，计算曲线与标准模型的偏差度，从而衡量机组的运行状况。本发明提升对风电机组监控水平、提高设备的利用率，有效的降低运行成本。建立可靠、有效的风电机组设备安全状况评价机制，避免了机组隐患向故障及事故的恶化，形成了风电机组安全、稳定、高效的运营环境。

公开(公告)号：CN103913272B

公开(公告)日：2016-05-18

申请号：CN201410134402.0

申请日：2014-04-03

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 顾煜炯 ,  陈东超 ,  徐婧 ,  赵鹏程 ,  任朝旭 ,  洪瑞新 ,  张钟镭

IPC: G01M1/16

Abstract: 本发明属于旋转机械状态监测与故障诊断技术领域，尤其是涉及一种汽轮发电机组转子质量不平衡故障的定量诊断方法。首先，对机组轴系转速、振动等数据进行采集、分析和存储，计算得到故障发生前后相同运行工况下各轴承测量方向上的绝对振动位移工频分量的差值时间序列；其次，计算质量不平衡引起的等效载荷，确定故障的位置及不平衡量的下限；最后，采用优化的最小二乘支持向量机代理模型和基于模拟退火的粒子群算法，确定转子不平衡量的大小和相角。本发明可准确、快速的定量诊断出汽轮发电机组转子质量不平衡故障的位置和大小，为现场的转子动平衡提供依据，提高动平衡效率。

公开(公告)号：CN103913272A

公开(公告)日：2014-07-09

申请号：CN201410134402.0

申请日：2014-04-03

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 顾煜烔 ,  陈东超 ,  徐婧 ,  赵鹏程 ,  任朝旭 ,  洪瑞新 ,  张钟镭

IPC: G01M1/16

Abstract: 本发明属于旋转机械状态监测与故障诊断技术领域，尤其是涉及一种汽轮发电机组转子质量不平衡故障的定量诊断方法。首先，对机组轴系转速、振动等数据进行采集、分析和存储，计算得到故障发生前后相同运行工况下各轴承测量方向上的绝对振动位移工频分量的差值时间序列；其次，计算质量不平衡引起的等效载荷，确定故障的位置及不平衡量的下限；最后，采用优化的最小二乘支持向量机代理模型和基于模拟退火的粒子群算法，确定转子不平衡量的大小和相角。本发明可准确、快速的定量诊断出汽轮发电机组转子质量不平衡故障的位置和大小，为现场的转子动平衡提供依据，提高动平衡效率。

公开(公告)号：CN103758696A

公开(公告)日：2014-04-30

申请号：CN201410011095.7

申请日：2014-01-09

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 顾煜炯 ,  苏璐玮 ,  宋磊 ,  吴冠宇 ,  钟阳 ,  周振宇 ,  房丽萍 ,  李鹏 ,  任朝旭

IPC: F03D7/00

CPC classification number: Y02E10/723

Abstract: 本发明公开了属于设备安全状况评价技术领域的一种基于SCADA温度参数的风电机组安全状况评价方法。首先进行SCADA温度参数的选定；然后分析与风电机组各系统故障相关联的温度参数，构建包括环境温度和风速的工况参数与SCADA温度参数之间的关联性，确定机组运行工况划分的标准，并建立标准的高斯模型，作为评价机组运行状况的参考模型；通过与标准高斯模型进行对比，计算曲线与标准模型的偏差度，从而衡量机组的运行状况。本发明提升对风电机组监控水平、提高设备的利用率，有效的降低运行成本。建立可靠、有效的风电机组设备安全状况评价机制，避免了机组隐患向故障及事故的恶化，形成了风电机组安全、稳定、高效的运营环境。

公开(公告)号：CN103793601A

公开(公告)日：2014-05-14

申请号：CN201410025897.3

申请日：2014-01-20

Applicant: 广东电网公司电力科学研究院 ,  华北电力大学

Inventor： 邓小文 ,  顾煜炯 ,  宋磊 ,  周振宇 ,  房丽萍 ,  李鹏 ,  陈东超 ,  吴冠宇 ,  苏璐玮 ,  高芬芬 ,  韩延鹏 ,  任朝旭

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明公开了属于电力系统的预警技术领域的一种基于异常搜索和组合预测的汽轮机组在线故障预警方法。该发明包括：负责标准化分割输入参数时间序列并提取序列特征模式的输入初始化处理；通过训练正常状态参数获取异常搜索参考标准的异常特征边界训练；通过搜索超越特征边界而确定异常序列组的异动搜索；利用回归分析识别异常变化趋势，得到异动分布变化规律的异常分析；建立预测模型对异常变化进行趋势预测；根据预测结果，结合异动参数与故障征兆的对应关系预警输出。本发明能够解决传统监测分析仅利用限值理论无法全面识别异常的缺陷，提高了异常预警的精度和深度，为机组故障起因及责任归属问题提供有利证据。