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公开(公告)号：CN116805141A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310698644.1
申请日：2023-06-13
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F30/28 , G06F17/10 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种尾流风况下的风力机时变气动特性计算方法，解决了在不均匀尾流场下便捷快速计算风力机时变气动特性的问题。该方法的步骤为：首先使用三维Jensen‑Gaussian(3DJG)尾流模型获取尾流风速，再使用改进的叶素动量理论(BEM)进行气动特性耦合计算，从而获取了尾流对下游风力机的气动特性影响。该方法能够在准确快速计算的前提下较为直观的量化分析尾流对于下游风力机时变气动特性的影响。对于风力机的设计强度校核、风电场的偏航策略与布局设计都能提供参考。
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公开(公告)号：CN114692528A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210398786.1
申请日：2022-03-28
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/17 , G06F113/06 , G06F113/08
摘要： 本发明涉及风场数据分析技术领域，具体而言，涉及一种水平轴风力机三维时间全尾流模型的建立方法，该方法的步骤包括：构建三维超高斯全尾流模型，获取来流风速u0(t)，将来流风速u0(t)代入至三维超高斯全尾流模型中，得到初始三维时间全尾流模型；对来流风速u0(t)的延迟时间τ进行计算，根据延迟时间τ，以及来流风速u0(t)的流入时间t求解得到来流风速u0(t)的到达时间T，将来流风速u0(t)的到达时间T代入至初始三维时间全尾流模型内进行计算，得到三维时间全尾流模型。
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公开(公告)号：CN112018764A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010902299.5
申请日：2020-09-07
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本申请实施例公开了一种定制化风功率预测方法、预测装置、测风装置、设备和存储介质，该方法包括：根据目标风电场的地理和地形位置信息、各个风机的位置，以及，各个风机与其他风机的间距，将所述目标风电场划分为各个区域；针对每个区域，获取典型位置点的风速数据和风向数据，其中，所述每个典型位置点设置有对应的测风装置；应用流场分析技术，将各个区域的典型位置点的风速数据和风向数据传输到对应的风机上，以指示所述风机预测当前风电场的功率。提高了风电场中风功率短期预测的精度，以便电力部门能够提前根据风功率变化即时调整调度计划，保证电能质量，减少系统的备用容量，降低电力系统的运行成本。
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公开(公告)号：CN112015784A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010902298.0
申请日：2020-09-07
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F16/2458 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种风况数据挖掘方法、装置、测风装置、数据挖掘设备和存储介质，其中：根据目标风电场的地理位置信息和地形位置信息将目标风电场划分为多个区域；在每个区域中选取三个典型位置点并分别设置一个测风装置；针对每个区域，将当前区域的典型位置点在不同时刻的风速数据和风向数据、当前区域中若干个随机分布的目标点的位置数据以及风速数据作为训练样本；应用最小二乘支持向量机对每个区域的训练样本进行训练，得到各个区域对应的风速预测模型；将待挖掘点的位置数据及待挖掘点所在区域的典型位置点在待挖掘时刻的风速数据和风向数据，输入至区域的风速预测模型，得到待挖掘点在待挖掘时刻的风速。提高了风电场风况数据挖掘的准确性。
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公开(公告)号：CN115408921A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110582409.9
申请日：2021-05-27
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06F113/06 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了基于行为特征深度学习的风功率预测方法和系统，应用于机器学习、新能源技术领域，包括以下步骤：获取数据步骤、数据预处理步骤、矩阵构建步骤、数据划分步骤、梯度提取步骤、3D‑CNN网络训练步骤、训练结束判定步骤、风电场发电功率预测步骤。本发明相对于分阶段提取风电场发电功率数据的时空特征方案，本方法能对发电功率的时空特征进行整体提取，保证了特征的整体性，同时有利于算法的反向传播和反向优化；针对实际风电场建立风功率预测模型，并按照中短期预测的要求，实现对风电场输出功率的预测，预测准确率高，平均相对误差和均方根误差低。
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公开(公告)号：CN118887154A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202310461106.0
申请日：2023-04-26
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/10 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种太阳能电池板裂纹缺陷的图像检测方法。该方法包含以下步骤:S1对太阳能电池板拍摄电致发光图片，获取带有太阳能电池板裂纹缺陷的图像；S2对带有裂纹缺陷的图像进行数据集标注；S3构建数据输入模块。S4构建特征提取模块；S5构建自适应角度模块；S6构建完整的深度学习网络结构；S7对数据集进行划分；S8将图像数据输入到网络结构中进行训练；S9对太阳能电池板裂纹进行检测。本发明综合考虑太阳能发电板发电效率变低的问题，研究了一种太阳能电池板裂纹缺陷的图像检测方法，构建了新的模型结构，该方法与现有的模型相比具有一定的优势。
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公开(公告)号：CN112036320A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010902297.6
申请日：2020-09-07
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明涉及一种局部放电状态识别方法、装置、放电模拟器、识别设备和存储介质，该方法包括：获取原始变压器信号作为待识别信号；通过共振稀疏分解对待识别信号进行振荡分量和冲击分量的分离，以提取待识别信号的高共振分量和待识别信号的低共振分量；应用SDP分析法将待识别信号的高共振分量和待识别信号的低共振分量进行信息融合，以得到待识别信号的SDP融合图像；将待识别信号的SDP融合图像输入至预先训练的卷积神经网络模型，得到待识别信号对应的局部放电状态。实现了局部放电信号的高效准确的自动识别，提高了局部放电信号特征学习效果与状态识别精度。
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公开(公告)号：CN112015784B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202010902298.0
申请日：2020-09-07
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F16/2458 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种风况数据挖掘方法、装置、测风装置、数据挖掘设备和存储介质，其中：根据目标风电场的地理位置信息和地形位置信息将目标风电场划分为多个区域；在每个区域中选取三个典型位置点并分别设置一个测风装置；针对每个区域，将当前区域的典型位置点在不同时刻的风速数据和风向数据、当前区域中若干个随机分布的目标点的位置数据以及风速数据作为训练样本；应用最小二乘支持向量机对每个区域的训练样本进行训练，得到各个区域对应的风速预测模型；将待挖掘点的位置数据及待挖掘点所在区域的典型位置点在待挖掘时刻的风速数据和风向数据，输入至区域的风速预测模型，得到待挖掘点在待挖掘时刻的风速。提高了风电场风况数据挖掘的准确性。
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公开(公告)号：CN115419557A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211140318.0
申请日：2022-09-20
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明提供一种风电机组风轮前有效来流风速检测方法，其先获取风电机组前方风轮前有效来流风速以及机舱上方同时刻SCADA系统监测数据；其次，对获取到的数据进行预处理并构建训练集；然后，将训练集中各个时刻的风速、风向、对风角度、功率、发电机转速、转子转速作为一个输入特征，每个时间步长作为样本，构建输入变量；将训练集中各个时刻的风电机组风轮前实际有效风速数据作为一个输出序列，通过LENET‑5模型训练输入特征与输出序列之间的映射关系，在不过分依赖风电机组前垂直风塔型测风雷达的情况下可以更加准确的检测风电机组上游实际有效来流风速。
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公开(公告)号：CN114707437A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210312278.7
申请日：2022-03-28
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/13 , G06F17/11 , H02J3/00 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及风场数据分析技术领域，具体而言，涉及一种水平轴风力机三维全尾流模型的建立方法，该方法的步骤包括：获取风场数据，基于预设的Jensen尾流模型、双高斯函数以及质量守恒算法对风场数据进行计算，得到初始垂直高度全尾流风速分布；获取来流风速数据，生成风切变曲线，根据风切变曲线计算求得质量亏损，通过质量亏损对初始垂直高度尾流风速分布进行修正，得到修正垂直高度全尾流风速分布；根据修正垂直高度全尾流风速分布求解水平面全尾流风速分布，结合修正垂直高度尾流风速分布与水平面全尾流风速分布，构建三维全尾流模型。
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