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公开(公告)号：CN118053111A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311836704.8
申请日：2023-12-28
Applicant: 华能山东发电有限公司蓬莱风电分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N5/022 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种风力发电机组图像识别故障检测方法。该方法首先通过风电场内的监控摄像头或无人机拍摄风力发电机组的外观图像。然后对图像进行去噪、增强、校正、分割等预处理,提高图像质量和可用性,同时进行图像标注,标识出风力发电机组的各个部件和关键点。接着利用深度学习的方法对图像进行特征提取和分类判断,识别风力发电机组是否存在故障以及故障类型和位置。最后根据图像分析结果,结合风力发电机组的工作原理和故障机理对故障进行诊断,给出故障详细信息和处理建议。该方法利用图像识别技术检测风力发电机组故障,无需额外安装传感器,提高检测效率和准确性,降低系统复杂度,有利于风力发电机组的状态监控和故障预测。
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公开(公告)号：CN117993178A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311870691.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 华能山东发电有限公司蓬莱风电分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G06T7/30 , G06T5/50 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01C15/00 , G01C11/02 , G01S19/42 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种风电场精细三维地形测绘与分析方法，包括：使用无人机搭载三维激光扫描仪，获取倾斜摄影影像及激光点云数据，形成城市级实景三维模型；采用卫星遥感技术获取卫星遥感数据，形成地形级实景三维模型；结合城市级实景三维模型与地形级实景三维模型融合生成一体化的三维数字地形图；依据三维数字地形图进行风能资源精细分析；利用三维数字地形图优化风机布局；基于三维数字地形图监控和管理风电场运行状态。本发明采用三维激光扫描技术、无人机技术和卫星遥感技术相结合，为风电场的选址、布局、设计和运维提供了可靠的数据支撑和可视化表达，提高了测绘和分析的智能化、自动化和实时性，解决了现有技术存在的问题。
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公开(公告)号：CN117974884A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311850332.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 华能山东发电有限公司蓬莱风电分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种风电站高精准度三维建模方法，包括:对风电站进行飞行扫描，获取风电站区域的三维点云数据；使用深度学习方法去噪点云数据，并利用点云分割与分类算法提取风电站的关键部件；建立风电站三维模型的部件库，并通过配准算法实现点云数据与三维模型的自动匹配；基于匹配结果，采用参数化建模方法生成风电站的三维数字模型。该发明通过采用无人机扫描、深度学习去噪、点云处理、参数化建模等技术手段，实现了对风电站区域的高效、高质量的三维数据获取，以及风电站精确、高效的三维数字化建模。这极大地提升了风电站的设计、分析、仿真、维护等方面的能力，进而提高了风电站的整体性能和经济效益。
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公开(公告)号：CN119399917A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411522612.7
申请日：2024-10-29
Applicant: 华能赫章风力发电有限公司 , 西安热工研究院有限公司
Abstract: 本发明属于风力发电技术领域，涉及一种风电场自然灾害预警方法、系统、设备和介质。本发明方法通过获取风电场环境数据，为预警提供依据。对风电场环境数据进行预处理和初步分析；采用深度学习模型处理风电场环境数据，利用跨模态注意力机制，融合风电场环境数据，得到融合后的风电场环境数据，实现多源数据的深度融合，提高预警模型的准确性；建模风机之间的空间关系，依据风机之间的空间关系和融合后的风电场环境数据获取风电场的时空依赖关；根据预警阈值和风电场的复杂时空依赖关系进行灾害链式反应的预测，生成预测结果；根据预测结果生成应对自然灾害的优化方案，能够在灾害发生前或发生时迅速实施。
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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
Applicant: 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: F03D80/40
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 西安热工研究院有限公司 , 华能烟台新能源有限公司
Abstract: 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
Applicant: 西安热工研究院有限公司
IPC: G01H17/00 , F03D17/00 , G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 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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公开(公告)号：CN118092239A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410066167.1
申请日：2024-01-17
Applicant: 华能赫章风力发电有限公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC: G05B19/042 , H04N7/18 , G08B19/00
Abstract: 本发明公开了一种风电场智能安全监控及响应系统，包括：视频监控模块，负责对风电场内的设施进行实时拍摄得到视频图像，并对视频图像进行分析，识别出异常情况，及时报警和通知相关人员；入侵报警模块，负责对风电场的周边区域进行监测；出入口管理模块，负责对风电场的出入口进行控制；环境监测模块，负责对风电场的环境参数进行实时采集并对风力资源进行预测和优化，提高风电场的发电效率和电网适应性，同时监测风电场的污染物排放和噪声水平；火灾报警模块，负责对风电场的火灾风险进行监测；智能控制模块，负责对风电场进行远程调控，实现风电场的智能化运维。本发明整合多模块协同运作，提高了风电场的安全性、效率、经济性和环保性。
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公开(公告)号：CN117994679A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311833278.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 华能山东发电有限公司莱州风电分公司 , 西安热工研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电设备缺陷智能图像分析方法，包括以下步骤：使用无人机等设备对风电设备的表面进行高清图像采集，对高清图像进行预处理后，利用深度学习的卷积神经网络技术自动提取图像特征，然后对图像特征进行分类，将缺陷分为不同的类型，最后对缺陷区域进行标注并生成缺陷报告。本发明提供的风电设备缺陷智能图像分析方法，相比于传统方法，实现了对风电设备表面缺陷的自动检测与评估，大大提高了检测效率，扩大了检测范围，并可实现对不同缺陷类型的自动识别，为风电企业提供了一种高效、精确的设备状态监测和故障预警技术。
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公开(公告)号：CN117993706A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410020320.7
申请日：2024-01-05
Applicant: 西安热工研究院有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06V10/764 , G06F16/74
Abstract: 本发明公开一种风电场自然灾害图像识别及紧急预警系统及方法，该系统包括：摄像头模块，用于采集风电场的图像；图像识别模块，与摄像头模块相连，用于对风电场的图像数据行分析和处理；风险评估模块，与图像识别模块相连，用于对风电场进行风险评估和预警；管理平台模块，与风险评估模块相连。本发明利用人工智能和视频监控技术，可实现对风电场的全方位、实时、智能的监测和预警，提高了风电场的安全性和可靠性；可根据不同的灾害类型和程度给出相应的预警等级和应对措施，提高了风电场的应急能力和灾害防范水平；可通过可视化的方式展示风电场的实时状态和预警信息，方便风电场相关部门及时了解和处理风险情况，提高了风电场的管理效率和效果。
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