一种用于风电机组的测风校正系统

    公开(公告)号:CN118777639A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410708752.7

    申请日:2024-06-03

    IPC分类号: G01P21/02 F03D7/00

    摘要: 本申请涉及风电机组技术领域,特别是涉及一种用于风电机组的测风校正系统。包括:纠偏单元,用于获取各个风电机组的测风子模块参数,并建立测风子模块数列A,A=(a1,a2…an),其中,ai为第i个风电机组上的测风子模块,n为测风子模块数量;锚定单元,用于生成锚定数据;中控单元,用于选取目标测风子模块,并设定目标测风子模块和锚定单元的同步校正数据采集参数,生成同步校正数据包;中控单元还用于根据同步校正数据包生成目标测风子模块的风速校正模型。根据采集数据与锚定数据之间差值关系建立多元耦合模型,对风电机组的测风子模块采集的数据进行修正,提高测风精度,降低测风误差,从而提升发电机组的发电效率和安全性能。

    一种基于导波的风机叶片损伤监测方法和系统

    公开(公告)号:CN118549536A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410583228.1

    申请日:2024-05-11

    IPC分类号: G01N29/44 G01N29/04

    摘要: 本发明公开了一种基于导波的风机叶片损伤监测方法和系统,涉及风机叶片监测技术领域,包括将超声波信号引入风机叶片中,并接收反射回来的超声波信号;对超声波信号进行信号预处理,处理后筛选超声波信号,得到初始信号;提取初始信号中所有种类特征,并计算每种特征分别与时间域、频率域、小波变换域的关联;将初始信号中所有种类特征划分到时间域集、频率域集、小波变换域集中;根据时间域集、频率域集、小波变换域集和预设神经网络模型确定风机叶片损伤。将时间域、频率域、小波变换域结合起来监测叶片损伤,提高了监测适应性和精度。