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公开(公告)号:CN114077922A
公开(公告)日:2022-02-22
申请号:CN202111205488.8
申请日:2021-10-15
摘要: 本申请提供了一种风电机组的故障预测方法、装置及电子设备,该方法包括:选取风电机组对应的至少一个待预测部件,针对每个所述待预测部件,分别对所述待预测部件进行至少一轮事件划分,以获取至少一个分级待预测事件,获取每个所述分级待预测事件发生故障的第一概率,并根据所述第一概率,获取对应的所述待预测部件发生故障的第二概率,根据所述第二概率,确定所述风电机组发生故障的第三概率,并根据所述第三概率对所述风电机组进行故障预测。本申请通过计算不同事件发生的概率组合,可以实现风电机组故障预测功能,同时为下一次运维提供数据支持,方便制定检修计划,提高了风电机组的发电效率。
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公开(公告)号:CN114165392B
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202111292333.2
申请日:2021-11-03
摘要: 本申请公开了一种风电机组功率异常诊断方法、装置及存储介质,涉及发电系统异常诊断技术领域。具体实现方案为:采集风电机组的第一运行数据;采集风电机组的环境数据,并根据所述环境数据修正所述第一运行数据,以获取第二运行数据;根据所述第二运行数据进行异常诊断分析。本申请实施例通过所述第一运行数据获取所述第二运行数据,并进行异常诊断分析确定风电机组中的异常模式。本申请实施例可以避免环境对第一运行数据的影响导致风电机组异常诊断误差,提高了风电机组异常诊断的准确度。
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公开(公告)号:CN114165392A
公开(公告)日:2022-03-11
申请号:CN202111292333.2
申请日:2021-11-03
摘要: 本申请公开了一种风电机组功率异常诊断方法、装置及存储介质,涉及发电系统异常诊断技术领域。具体实现方案为:采集风电机组的第一运行数据;采集风电机组的环境数据,并根据所述环境数据修正所述第一运行数据,以获取第二运行数据;根据所述第二运行数据进行异常诊断分析。本申请实施例通过所述第一运行数据获取所述第二运行数据,并进行异常诊断分析确定风电机组中的异常模式。本申请实施例可以避免环境对第一运行数据的影响导致风电机组异常诊断误差,提高了风电机组异常诊断的准确度。
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公开(公告)号:CN114037127A
公开(公告)日:2022-02-11
申请号:CN202111243323.X
申请日:2021-10-25
摘要: 本发明公开了一种风电机组的故障预测方法及装置。该方法包括:采集风电机组各子系统的运行参数,确定运行参数中的目标运行参数,依次将目标运行参数中的一个参数作为一级模型的输出参数,将目标运行参数中除一个参数之外的其他参数作为一级模型的输入参数,根据一级模型的输入参数和一级模型的输出参数对应的一级模型,得到一级模型的输出参数的预测值,根据各一级模型的输出参数的预测值和二级模型,得到故障预测结果。本发明实施例基于一级模型对风电机组各个子系统的目标运行参数进行预测,实现各个子系统故障特征的二次提取,基于一级模型的预测值通过二级模型对风电机组进行故障预测,增强故障预测的准确性和通用性。
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公开(公告)号:CN118609698A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410795392.9
申请日:2024-06-19
申请人: 华能新能源股份有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要: 本申请公开了一种铁含量的预测方法和装置、存储介质及电子装置,其中,上述方法包括:基于预设时间间隔采集目标对象中的铁含量数据,并将多个铁含量数据根据所述预设时间间隔排列为铁含量数据序列;根据所述铁含量数据序列和灰色线性回归组合模型生成铁含量预测公式,并根据所述铁含量预测公式预测所述目标对象在目标时间段的铁含量。通过上述方法,可以解决现有技术中通过机器学习算法预测目标对象的铁含量,导致预测的准确率低的问题。
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公开(公告)号:CN118537626A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410539937.X
申请日:2024-04-30
申请人: 华能吉林发电有限公司 , 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 , 华能吉林发电有限公司镇赉风电厂
发明人: 张燧 , 王青天 , 杨紫阳 , 刘旭亮 , 彭鹏 , 王恩民 , 任鑫 , 童彤 , 张明杰 , 孟欣 , 张玉刚 , 李全杰 , 邢李方 , 于景龙 , 王介昌 , 张俊东 , 葛鎣 , 张立武 , 翟强 , 尹大为 , 吴昊 , 杨健全
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02S50/00
摘要: 本公开实施例涉及光伏系统故障检测技术领域,提供了一种光伏系统故障检测方法及装置、电子设备、存储介质,检测方法包括:获取光伏系统的光伏组件图像;将光伏组件图像输入训练好的深度学习模型,得到光伏组件图像对应的故障检测结果;其中,深度学习模型包括VGG‑16模型以及专用层、级联层、分类层;VGG‑16模型用于提取光伏组件图像的图像特征;专用层用于提取光伏组件图像对应的方向梯度直方图归一化特征;级联层用于将图像特征和方向梯度直方图归一化特征进行级联并向量化,得到对应的向量化特征;分类层用于根据向量化特征确定故障检测结果。本公开实施例有效实现了端到端的光伏图像故障检测,提高了故障检测精度。
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公开(公告)号:CN117273208A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311181149.X
申请日:2023-09-13
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及新能源功率预测技术领域,尤其涉及一种组合功率预测方法、装置、设备及存储介质,包括:获取新能源原始数据,构建原始数据集,对原始数据集进行数据清洗处理,获得预处理数据集,构建预训练模型,利用预处理数据集对预训练模型进行训练,得到训练完成的功率预测模型,利用功率预测模型对待预测的数据进行预测处理,得到预测结果。对不同的数据源进行数据清晰与预处理,对不同的数据源的历史数据采用通道独立的思想进行时间序列预测,分别用不同数据源的历史数据预测该数据源未来的结果,随后对不同数据源的预测结果进行状态融合,实现对各个时间步的单独预测过程,最终时间短期的功率预测功能,实现了准确、高效的组合功率预测。
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公开(公告)号:CN117251728A
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311149117.1
申请日:2023-09-06
IPC分类号: G06F18/214 , G06F18/25 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本公开提出一种风电机组发电功率预测模型训练方法、装置及设备,方法包括:获取多条训练数据,其中,每条训练数据包括每天中多个时间点的多种机组运行数据构成的第一矩阵、多种测风塔数据构成的第二矩阵、多种气象预报数据构成的第三矩阵,并分别将每条训练数据的第一矩阵、第二矩阵以及第三矩阵作为特征图并进行融合处理,以得到训练特征图,以及分别将训练特征图输入至初始网络模型,以输出多个时间点的多个预测功率,利用预设损失函数基于多个时间点的实际功率和预测功率计算目标损失值,并参考目标损失值对初始网络模型进行优化直至收敛,得到发电功率预测模型,从而能够利用发电功率预测模型准确预测风电机组的发电功率。
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公开(公告)号:CN117094848A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202311003356.6
申请日:2023-08-10
申请人: 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
摘要: 本发明涉及风电场数据处理技术领域,尤其涉及一种风电场测风数据补插方法、装置、设备及存储介质,包括:获取气象再分析数据,对气象数据进行分析处理,得到输入数据;对输入数据进行归一化处理,得到训练集;构建测风数据补插模型,利用训练集对测风数据补插模型进行训练,得到训练完成的测风数据补插模型;利用训练完成的测风数据补插模型对待检测数据进行预测,得到预测待补插风速,获取高分辨率的气象数据,并对所述气象数据进行分析处理,基于BP神经网络的权值和阈值构建测风数据补插模型,为风功率预测系统提供完整、准确的测风数据,提高了风功率预测精度,进而有效降低风电场运营成本,提高风电场竞争力,具有较高的实际工程应用价值。
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公开(公告)号:CN116793617A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310762566.7
申请日:2023-06-26
IPC分类号: G01M3/32
摘要: 本发明属于膨胀罐异常检测技术领域,涉及一种膨胀罐异常检测方法,按照时间顺序检查膨胀罐的状态标识通道,确定膨胀罐状态是否为运维状态;若在运维状态下,识别出膨胀罐压力快速上升,识别出补水状态;再次进行压力最大值的查找,识别出压力发生振荡的异常特征,且识别膨胀罐压力异常下降,可识别出膨胀罐后期压力不稳定,维持不了恒定压力的异常。该方法主要通过数据分析方法识别出膨胀罐发生异常,避免运维人员认为是系统缺水问题,仅通过补水方式虽然短时间内压力有一定回复,但时间稍长又会回到异常状态,未达到根本解决系统压力异常情况,造成机组短期内会继续报故障。
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