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公开(公告)号：CN112431726A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011316083.7
申请日：2020-11-22
申请人： 华能国际电力股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能国际电力股份有限公司湖南清洁能源分公司
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本发明公开了一种风电机组齿轮箱轴承状态监测方法，采用ReliefF特征选择算法选择变量，搭建改进的降噪自编码网络建立齿轮箱轴承温度与其影响变量之间的关系模型，并用该模型在监测阶段重构建模变量，对齿轮箱轴承温度进行预测。根据风电机组正常运行数据的建模变量重构误差计算得到指数加权移动平均值控制图阈值；若被监测机组的EWMA控制图统计量小于阈值，则机组运行正常；若超过阈值，发出齿轮箱轴承温度异常报警。该发明用于分析齿轮箱轴承的温度数据，高效准确地实现了风电机组齿轮箱轴承温度的人工智能监测和故障预警的目的。实例分析验证了该发明的实用性和通用性。
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公开(公告)号：CN112269813A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011138299.9
申请日：2020-10-22
申请人： 华能国际电力股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能国际电力股份有限公司湖南清洁能源分公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06Q10/00 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种离群风电机组智能判定方法，从SCADA数据库中提取每台风电机组的基本信息、运行状态、风速、发电量、故障频次和故障时间；计算每台风电机组各项指标数据，相同指标作为一个数据类；发电量数据类确定：剔除限功率时长大于统计时长10％的机组，将同容量、同机型、同风速段的风电机组在同发电时长的发电量作为一个数据类；查看每个数据类的数据量是否大于设定的限定值，否，则返回步骤1，是，则分别求取各数据类的上四分位和下四分位；计算每个数据类的线值，当风电机组指标或发电量低于其所属数据类的线值时，则判别该风电机组为离群机组，反之则判别正常。本发明方法能自动判别出离群机组，并直接锁定发电量低的机组。
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公开(公告)号：CN112966395B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110353890.4
申请日：2021-03-31
申请人： 华能国际电力股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能国际电力股份有限公司湖南清洁能源分公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F113/06 , G06F119/06
摘要： 本发明提供的一种风电机组偏航系统静态误差的计算方法，首先采集风电机组运行历史数据作为原始数据集，经过数据清洗后，将数据按照采集到的偏航动态误差角度，按照固定区间划分为N个子集，分布绘制各个区间的切入风速至额定风速之间的风速功率曲线，并计算偏航静态误差，加权取平均后，即可获得偏航静态误差值。本发明单纯基于数据分析方法，采用本方法对偏航系统矫正，可以较大提高额定风速段前的风电机组发电性能，对可以获得较大的经济效益，降低风电机组侧向载荷，提高机组运行的安全可靠性。
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公开(公告)号：CN112228290B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202011140230.X
申请日：2020-10-22
申请人： 华能国际电力股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能国际电力股份有限公司湖南清洁能源分公司
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本发明公开了一种风力机变桨系统故障智能预警方法，获取各叶片给定变桨速度和反馈变桨速度，计算各叶片变桨跟随误差和变桨跟随误差系数；当跟随误差系数未超过规定值时，认为变桨系统不存在故障，当超过规定值时，读取各叶片变桨前后桨距角，计算各叶片变桨角互差；如果各叶片变桨角互差不大于规定值则给出预警信息：跟随变桨角互差最大的叶片编号，如果大于，则根据各叶片变桨角互差最大值、最小值，确定变桨角误差最大的叶片编号；同时调取同时刻主轴承处振动监测数据，判断振动是否超限，如果未超限则给出预警信息：跟随变桨角误差最大的叶片编号，如果超限，则给出报警信息：变桨角误差最大的叶片编号；本发明给出了三种预警结果，预警更加准确。
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公开(公告)号：CN112966395A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110353890.4
申请日：2021-03-31
申请人： 华能国际电力股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能国际电力股份有限公司湖南清洁能源分公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F113/06 , G06F119/06
摘要： 本发明提供的一种风电机组偏航系统静态误差的计算方法，首先采集风电机组运行历史数据作为原始数据集，经过数据清洗后，将数据按照采集到的偏航动态误差角度，按照固定区间划分为N个子集，分布绘制各个区间的切入风速至额定风速之间的风速功率曲线，并计算偏航静态误差，加权取平均后，即可获得偏航静态误差值。本发明单纯基于数据分析方法，采用本方法对偏航系统矫正，可以较大提高额定风速段前的风电机组发电性能，对可以获得较大的经济效益，降低风电机组侧向载荷，提高机组运行的安全可靠性。
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公开(公告)号：CN112228290A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011140230.X
申请日：2020-10-22
申请人： 华能国际电力股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司 , 华能国际电力股份有限公司湖南清洁能源分公司
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本发明公开了一种风力机变桨系统故障智能预警方法，获取各叶片给定变桨速度和反馈变桨速度，计算各叶片变桨跟随误差和变桨跟随误差系数；当跟随误差系数未超过规定值时，认为变桨系统不存在故障，当超过规定值时，读取各叶片变桨前后桨距角，计算各叶片变桨角互差；如果各叶片变桨角互差不大于规定值则给出预警信息：跟随变桨角互差最大的叶片编号，如果大于，则根据各叶片变桨角互差最大值、最小值，确定变桨角误差最大的叶片编号；同时调取同时刻主轴承处振动监测数据，判断振动是否超限，如果未超限则给出预警信息：跟随变桨角误差最大的叶片编号，如果超限，则给出报警信息：变桨角误差最大的叶片编号；本发明给出了三种预警结果，预警更加准确。
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公开(公告)号：CN211950752U
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202020561265.X
申请日：2020-04-16
申请人： 华能国际电力股份有限公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 一种风力机塔架运行状态监测装置，包括获得风力机塔架顶部振动信息的振动传感器；获得风力机塔架倾斜信息的倾角传感器；获得连接螺栓松紧状态信息的螺栓松动传感器；与三个传感器连接的为其供电，放大、滤波信号并进行采集的调理采集模块；将三个调理采集模块处理后的信号进行暂存并进行幅值、有效值求解预处理，并将处理后的结果数据及原始信号数据存储到存储单元的RAM单元；与存储单元连接的将其中的数据传输到数据接收模块的数据传送模块；还包括电源模块；本实用新型可同时对塔架倾角、机舱的振动、螺栓连接的紧固状态同时进行监测，减少了现场安装的监测设备的数量，有利于更加全面的对风力机塔架的运行状态进行全面监测。
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公开(公告)号：CN118499206A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410830249.9
申请日：2024-06-25
申请人： 西安热工研究院有限公司 , 盛东如东海上风力发电有限责任公司
IPC分类号： F03D80/40
摘要： 本发明公开了一种基于全景视觉的海上风电叶片除冰方法及相关装置，方法包括：判断是否进行除冰；根据所述判断的结果，选择是否启动除冰加热系统，其中，若需要除冰，则启动加热系统，并计算出加热系统除冰的最佳作业参数；基于计算出的所述加热系统除冰的最佳作业参数，控制加热系统进行除冰作业，并根据除冰效果，动态调整加热系统除冰功率。该方法在利用全景视觉技术除冰的过程中，通过计算出加热系统除冰的最佳作业参数，能够以最佳的作业功效和效率将冰清除；其次，在除冰的过程中，根据除冰效果，动态调整加热系统的除冰功率，降低了作业能耗。
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公开(公告)号：CN118372251A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410673268.5
申请日：2024-05-28
申请人： 西安热工研究院有限公司 , 华能烟台新能源有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于视觉导航的海上风机检修机器人系统及使用方法，机械臂上设置有具有力矩传感器的承重吊钩；环境感知及导航系统包括多个广角摄像头，环境感知及导航系统包括集成有目标检测和六轴位姿估计算法的边缘计算盒；智能控制系统与环境感知及导航系统、检修作业机构、机器人移动平台和远程监控系统相通信；智能控制系统包括集成有故障诊断算法和自主充电算法的边缘计算盒和工控机。本发明采用视觉导航、多传感器融合，使机器人能够实现对风机塔架的精确定位和动态路径规划，并通过六轴位姿估计算法提升了作业自主性和稳定性，同时能够自主诊断和自主充电，能够减少人工参与并提高检修效率。
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公开(公告)号：CN114777913B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210462463.4
申请日：2022-04-28
申请人： 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： G01H17/00 , F03D17/00 , G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458
摘要： 本发明提供的一种风机叶片状态监测的预警方法及系统，包括以下步骤：步骤1，获取风机叶片对应的原始振动数据；步骤2，从原始振动数据中分别获取前一日叶片一阶固有频率数据和当前实时叶片一阶固有频率数据；步骤3，根据得到的前一日叶片一阶固有频率数据计算各个风机叶片对应的一阶固有频率前一日均值；根据得到的当前实时叶片一阶固有频率数据计算叶片系统对应的变异系数；步骤4，根据得到的各个风机叶片对应的一阶固有频率前一日均值和叶片系统对应的变异系数对风机叶片状态进行监测预警；本发明弥补了现有风机叶片状态监测预警模型因只关注单一叶片固有频率变化造成的诊断结论不准确的不足。
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