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公开(公告)号：CN114329813A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111389327.9
申请日：2021-11-22
申请人： 华能华家岭风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F119/06 , G06F119/14
摘要： 本申请提出了一种基于Wilson模型和粒子群算法的风机叶片优化设计方法，该方法包括：确定待优化的叶片设计参数，建立初始叶片模型；将初始叶片模型沿展向等分成预设数量个叶素，并通过Wilson模型迭代计算出每个翼型的轴向诱导系数和切向诱导系数；根据每个翼型的轴向诱导系数和切向诱导系数分别计算每个翼型的扭角和弦长；将每个翼型的扭角和弦长作为粒子群算法的输入值，通过粒子群算法同时重新优化出每个翼型的扭角和弦长。该方法通过Wilson模型和粒子群算法对叶片进行联合优化设计，有效提高叶片的气动性能，提高了风机的发电效率。
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公开(公告)号：CN114169088A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111341266.9
申请日：2021-11-12
申请人： 华能华家岭风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F111/04 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本申请提出了一种基于Wilson模型和遗传算法的风机叶片优化设计方法及系统，该方法包括：根据风场的特征模型计算风机的额定风速,并根据额定风速和额定输出功率反算出风轮直径；对初始叶片翼型模型进行空气动力分析，根据升阻比随攻角的变化曲线确定叶片翼型的攻角；将叶片沿展向等分成预设数量个叶素，并通过Wilson模型迭代计算出每个叶素的轴向诱导系数和切向诱导系数；根据轴向和切向诱导系数分别计算每个叶素的扭角和弦长；通过遗传算法根据每个扭角依次重新优化每个叶素的弦长，并拟合每个叶素的翼面和外形参数。该方法通过Wilson模型和遗传算法对叶片进行联合优化设计，有效提高叶片的气动性能，提高了风机的风能利用率。
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公开(公告)号：CN114549436A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210120588.9
申请日：2022-02-07
申请人： 华能华家岭风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06K9/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了基于多模态的风机叶片缺陷检测方法、系统、设备及装置，其中方法包括获取风机叶片表面图像；采集风机叶片的振动，得到风机叶片的运行时序振动数据；将风机叶片的表面图像和风机叶片的振动数据输入到模型中，其中模型为使用多组数据通过多模态深度学习方法训练出来的，多组数据包括第一类数据和第二类数据，第一类数据中的每一组数据均包括风机叶片表面图像和用来标识风机叶片表面图像上缺陷位置和类别的标签，第二类数据中的每一组数据均包括风机叶片的振动数据和用来标识风机叶片振动数据中缺陷类别的标签：获取模型的输出信息，其中，输出信息包括风机表面缺陷的位置和类别。本发明方法提升了对风机叶片缺陷位置和类别检测准确率。
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公开(公告)号：CN114565571A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210158476.2
申请日：2022-02-21
申请人： 华能华家岭风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要： 本发明提出一种基于计算机视觉的风机叶片缺陷检测方法及设备，该方法通过构建包括基于HnNet网络的基础特征提取模块、多尺度池化融合模块、多尺度特征层融合模块、特征解耦模块和预测模块的风机叶片缺陷检测模型，进行风机叶片缺陷检测；使用单CCD摄像头纵向移位扫描周期拍摄或使用CCD阵列周期拍摄形式，获取风机叶片局部图像，相邻局部图像有重叠区域，保障不丢失图像数据；通过设置特征层解耦方式，为不同预测项提供充足特征量，提高预测准确率；通过本发明，能够识别裂纹、砂眼、分层、脱粘等各种各样、形式各异的风机叶片缺陷。
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公开(公告)号：CN114118213A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111248437.3
申请日：2021-10-26
申请人： 华能华家岭风力发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06F17/18 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/045
摘要： 本发明涉及一种基于VaDE的风力发电机轴承故障诊断方法及系统，所述方法包括：获取预测时段内各时刻的风力发电机轴承的状态数据；将所述预测时段内各时刻的风力发电机轴承的状态数据输入预先建立的风力发电机轴承故障诊断模型中，获取预测时段内所述风力发电机轴承对应的高斯分布的权重；基于预测时段内所述风力发电机轴承对应的高斯分布的权重对预测时段内所述风力发电机轴承是否存在故障进行诊断。本发明提供的技术方案，通过风力发电机轴承故障诊断模型诊断所述轴承是否故障，可以提高对风力发电机轴承故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN114004991B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111177268.9
申请日：2021-10-09
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/2433 , G06F18/214 , F03D17/00
摘要： 本发明公开了一种风电机组的故障识别方法及装置。该方法包括：采集风电机组的运行参数，其中，所述运行参数包括第一运行参数和第二运行参数；将所述第一运行参数输入至风电机组的目标正常行为模型，由所述目标正常行为模型输出所述第二运行参数的参考值；基于所述第二运行参数和所述参考值，识别所述风电机组是否出现故障。由此，可基于目标正常行为模型实现参考值的自动获取，以及根据第二运行参数和参考值自动识别风电机组是否出现故障，提高了风电机组运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114992068A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210720289.9
申请日：2022-06-23
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要： 本发明涉及风机叶片除冰技术领域，尤其涉及一种基于目标跟随的风机叶片移动式激光除冰装置及方法，该装置包括移动平台、多自由度摇摆平台、激光加热器、激光测距仪、高清摄像头和数据处理工作站，所述多自由度摇摆平台和高清摄像头设置于移动平台上，所述激光加热器和激光测距仪均设置于多自由度摇摆平台上，所述高清摄像头的输出端和激光测距仪的输出端均与数据处理工作站的输入端连接，所述数据处理工作站的输出端与多自由度摇摆平台的控制输入端连接。本发明可在风机不停机状态下，使用中低功率激光器，基于计算机视觉目标跟随算法，对旋转叶片指定位置持续加热，达到风机叶片即时除冰的效果。
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公开(公告)号：CN114971483A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210642642.6
申请日：2022-06-08
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于计算机视觉的新能源备品备件仓库智能管理方法，该方法包括：获取仓库监控图像，并通过监控图像的矫正拼接得到全局图像；获取全局图像中的人员位置信息，并根据人员位置信息得到人体姿态识别结果；获取根据人员位置信息和人体姿态识别结果得到的备品备件数量值；通过判断备品备件数量值和预设阈值大小以实时预警。本发明可以通过多机位摄像头对取送人员和各类型备品备件设备进行实时监控，实际盘点备品备件类型数量，并将结果记录在仓储管理软件系统中，实现系统智能化管理，保护设备等财产安全。
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公开(公告)号：CN114897807A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210471476.8
申请日：2022-04-28
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本申请提出一种光伏面板缺陷检测方法、装置及计算机设备。其中，方法包括：获取待检测光伏面板的表面图像；将表面图像输入至最新迭代升级后的缺陷检测模型，获得待检测光伏面板的缺陷检测结果；基于对抗学习的方法，获取表面图像的无缺陷图像，获取表面图像与无缺陷图像之间的差值；响应于差值超过预设的阈值且缺陷检测结果为无缺陷，将表面图像作为目标图像放入预设的数据库中；响应于达到缺陷检测模型的迭代升级条件，从数据库中取出目标图像，根据目标图像及其标注数据确定新的训练样本，并基于新的训练样本对缺陷检测模型进行迭代训练。本方案可以避免缺陷检测模型对于新的缺陷类型的遗漏，提升缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114330493A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111422863.4
申请日：2021-11-26
申请人： 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
发明人： 曾谁飞 , 王振荣 , 张晓辉 , 王青天 , 张燧 , 黄思皖 , 刘旭亮 , 李小翔 , 冯帆 , 邸智 , 韦玮 , 童彤 , 任鑫 , 杜静宇 , 赵鹏程 , 武青 , 祝金涛 , 朱俊杰 , 吴昊 , 吕亮 , 兰连军 , 薛文超 , 张伟
摘要： 本发明涉及一种CNN+BiLSTM+Attention风电超短期功率预测方法及系统，所述方法包括：采集风力发电设备对应的预测时段的气象要素数据，并对所述数据进行处理；将所述处理后的数据输入预先训练好的风电超短期功率预测模型中，得到所述风力发电设备预测时段对应的超短期功率数据。本发明提供的技术方案，可以准确地预测风力发电设备的超短期功率，进而保障了供电系统的稳定运行，降低了新能源发电功率预测的误差现象。
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