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公开(公告)号：CN113537627A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110888526.8
申请日：2021-08-04
申请人： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 本发明公开了一种面向运维的海上风电机组故障间隔时间预测方法，通过提出一种改进的GM(1,1)模型应用于海上风电机组的故障间隔时间预测，改进的GM(1,1)模型对背景值和参数a、b的计算方式进行了优化，从理论分析层面提高了模型的预测精度；同时，结合海上风电机组的运行环境特点，考虑到其故障间隔时间的随机波动特性，在优化后的模型中加入了残差序列，并采用变周期的三角函数对其进行建模；采用人工蜂群算法对残差序列模型的参数进行优化求解，计算了各个数据点的残差值，并通过将其叠加到原始数据的预测值上来减小模型的预测误差。本发明故障间隔时间预测方法，能够有效地预测海上风电机组的故障发生时间，为海上风电机组的及时维修和故障预防提供指导。
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公开(公告)号：CN115450854A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211031754.4
申请日：2022-08-26
申请人： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 西安热工研究院有限公司
摘要： 本发明公开了基于深度神经网络的风电机组齿轮箱故障监测方法，包括如下步骤：先获取风电机组齿轮箱的数据信息，并进行处理；然后建立基于深度神经网络的故障诊断模型；其次将处理后的数据信息输入所述故障诊断模型，由故障诊断模型诊断待测风电机组齿轮箱的工况类型；最后监视风电机组齿轮箱的工况类型，并在判断为故障状态时触发警报。本发明通过获取风电机组齿轮箱的多种数据信息，并引入深度学习技术，建立了深度神经网络模型，综合提取了风电机组齿轮箱的故障信号中的特征，基于此对风电机组齿轮箱的工况进行识别，达到自动提取风电机组齿轮箱正常工况与故障工况的特征，相较于采用人工定义的特征，该方法能得到更高的故障诊断正确率。
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公开(公告)号：CN113537627B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202110888526.8
申请日：2021-08-04
申请人： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 西安热工研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向运维的海上风电机组故障间隔时间预测方法，通过提出一种改进的GM(1,1)模型应用于海上风电机组的故障间隔时间预测，改进的GM(1,1)模型对背景值和参数a、b的计算方式进行了优化，从理论分析层面提高了模型的预测精度；同时，结合海上风电机组的运行环境特点，考虑到其故障间隔时间的随机波动特性，在优化后的模型中加入了残差序列，并采用变周期的三角函数对其进行建模；采用人工蜂群算法对残差序列模型的参数进行优化求解，计算了各个数据点的残差值，并通过将其叠加到原始数据的预测值上来减小模型的预测误差。本发明故障间隔时间预测方法，能够有效地预测海上风电机组的故障发生时间，为海上风电机组的及时维修和故障预防提供指导。
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公开(公告)号：CN115539321A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211084314.5
申请日：2022-09-06
申请人： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本发明公开了一种风电机组故障模拟控制方法和故障模拟试验台。本发明的风电机组故障模拟控制方法包括以下步骤：S1：对风电机组植入故障，或使用有故障风险的风电机组进行故障模拟试验；S2：使用驱动系统驱动所述风电机组运行，以对所述风电机组进行加载；S3：监测所述驱动系统以及所述风电机组中转动部分的运动参数，所述运动参数包括如下至少一种，转速参数、振动参数，当所述运动参数处于设定区间内时，继续进行所述故障模拟试验，当所述运动参数超出所述设定区间时，关闭所述驱动系统，所述故障模拟试验暂停。该方法能够根据运动参数判断风电机组以及驱动系统的运行状况，避免因故障劣化发生安全事故。
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公开(公告)号：CN117077532A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311075725.2
申请日：2023-08-24
申请人： 西安热工研究院有限公司 , 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/25 , G06F119/04 , G06F113/06
摘要： 本发明提供了风电机组寿命预测的多模型融合方法，其能够综合运用多种数据和模型，提高寿命预测的稳定性和可靠性。其包括如下步骤：S101、数据收集和预处理S102、模型构建和模型训练S103、模型融合和模型评估S104、模型应用和模型更新。
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公开(公告)号：CN116713255A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310787579.X
申请日：2023-06-30
申请人： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 西安热工研究院有限公司
摘要： 本发明提供一种齿轮箱的自动清洗装置及清洗方法，该清洗装置包括油箱、供油回路、抽油回路和循环回路，供油回路包括沿清洗油流向依次连接的油泵一、强磁过滤器一、强磁过滤器二、节流阀、流量计一、球阀一，油泵一的进油口与油箱连接，球阀一与齿轮箱的注油口连接；抽油回路包括沿清洗油流向依次连接的球阀二、污染度检测仪、强磁过滤器三、油泵二、磁回油过滤器一、流量计二，球阀二与齿轮箱的排油口连接，流量计二的输出端与油箱连接；循环回路包括沿清洗油流向依次连接的油泵三、风冷却器、磁回油过滤器二，循环回路的进油口与出油口均与油箱连接。本发明采用齿轮箱运转自动循环清洗，自动化程度高，清洗效果好，清洗效率高。
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公开(公告)号：CN116070155A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211121662.5
申请日：2022-09-15
申请人： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本公开提出一种风电变流器的故障识别方法、装置和电子设备，其中，方法包括：对风电变流器进行运行监测，以获取第一运行数据，并获取第二运行数据，其中，第二运行数据是在风电变流器正常运行时所获取的运行数据；将第一运行数据与第二运行数据进行对比，以获取第一运行数据与第二运行数据之间的差异数据；将差异数据输入至经过训练的故障识别模型，以根据故障识别模型的输出，确定风电变流器中发生故障的目标故障部件以及目标故障部件所属的目标故障类型。由此，可以实现基于深度学习技术，对风电变流器中发生故障的故障部件以及故障部件所属的故障类型进行自动识别。
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公开(公告)号：CN115310548A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210974889.8
申请日：2022-08-15
申请人： 西安热工研究院有限公司 , 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司
IPC分类号： G06K9/62 , G01M13/021
摘要： 本发明公开了基于纵向对比与证据融合的风电机组齿轮箱综合预警方法，该方法包括：通过与齿轮箱历史运行监测数据进行纵向对比分析，分别建立了齿轮箱油液温度、齿轮箱前端轴承温度、齿轮箱后端轴承温度、齿轮箱油泵出口压力和齿轮箱进口压力5种输出监测参量的预警模型。基于齿轮箱当前运行监测数据，通过分析各输出监测参量的当前数据与历史同工况下监测数据间的偏离度，以及各输出监测参量对各预警等级的隶属度，实现了对各输出监测参量的故障预警。在此基础上，通过采用D‑S证据理论对各输出监测参量的预警结果进行融合，实现了对齿轮箱运行状态的综合预警。
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公开(公告)号：CN118893638A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202310496586.4
申请日：2023-05-05
IPC分类号： B25J11/00
摘要： 本发明公开了一种海底电缆巡检机器人，涉及电缆检测领域，所述底板的上方设置有气囊，且底板的上方安装有多组蓄电池，所述底板顶部的一侧活动安装有伸缩杆，且底板的顶部固定有充气头，所述充气头的底部设置有阀门，且充气头的上方固定有气管，并且气管与气囊连接，所述充气头的一侧活动连接有二氧化碳充气瓶。本发明达到了对电缆进行检测的目的，二氧化碳充气瓶能够将气囊充满，在浮力的作用下，避免了底板不会与海底接触，在移动时不会将海底的尘土激起，能够更便于对电缆进行检测，夹持组件能够卡合在电缆的外壁，从而能够确保顺着电缆的轨迹对电缆进行检测，不会因为海底的暗流而影响对电缆的检测，提高检测的效率。
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公开(公告)号：CN118790412A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410990285.1
申请日：2024-07-23
摘要： 本发明属于风力发电技术领域，具体公开了一种海上浮式风电平台。海上浮式风电平台包括浮动支撑组件、弹性缓冲组件、钢缆和固定件，风电支撑组件用于承载风力发电机组；弹性缓冲组件设置于浮动支撑组件的周向外侧，弹性缓冲组件用于吸收海浪冲击力；钢缆设置有多个，多个钢缆沿浮动支撑组件的周向均匀间隔布置，且钢缆的一端与浮动支撑组件相连；固定组件设置于钢缆背离浮动支撑组件的一端。本发明能够减小钢缆的瞬时拉力，提高整体可靠性。
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