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公开(公告)号：CN115456053A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211036247.X
申请日：2022-08-27
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本申请涉及新能源领域，具体地公开了一种海上风力发电机组的风轮散热系统及其方法，其使用深度神经网络模型作为特征提取器来对太阳热负荷、轮毂热负荷、对流换热热负荷和热辐射进行时间维度上的动态变化隐含特征提取，并将上述特征进行融合以得到热源动态变化特征，进而基于所述风轮的温度在时序上的动态变化隐含特征和所述热源的动态变化隐含特征来综合对于所述海上风力发电机组的水冷系统的冷却水流速值进行实时动态地控制，来优化所述风轮的散热效果。
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公开(公告)号：CN114202057A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111404068.2
申请日：2021-11-24
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本发明涉及基面向风力发电机组数据特征识别的时空注意感知学习方法，包括如下步骤：获得风力发电机组数据流；将采集到的风力发电机组数据分割成多个时空单元的数据，这些单元保存了某种类型数据的信息结构；将获得的空间单元的数据采用时空注意感知学习网络STAL进行感知学习，STAL网络包括全局表示分支、局部表示分支和注意机制分支，全局表示分支用于提取全局特征，局部表示分支学习局部特征，注意机制分支评价不同时空单元的质量。本发明提出了面向风力发电机组数据特征识别的时空注意感知学习方法，将数据流划分为多个空间单元，并且采用时空注意感知学习方法，可以同时注意风力发电机组数据中关键数据的显著特征部分。
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公开(公告)号：CN114169923A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111404025.4
申请日：2021-11-24
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本发明涉及光伏发电技术领域，具体提供一种光伏电站功率预测方法、系统、终端及存储介质，包括：采集光伏电站的运行数据，得到短期历史运行数据；将所述短期历史运行数据输入预先构建的生成模型得到一组预测功率，所述生成模型为基于残差网络的编解码结构；将预测功率和检测到的与预测功率对应的实际功率输入预先构建的对抗模型，得到预测功率相较于实际功率的损失值；将所述损失值反馈至生成模型以不断修正所述生成模型；将最终的修正生成模型基于当前采集的短期历史运行数据生成的预测功率作为预测结果输出。本发明采用生成对抗网络可达到实时修正光伏电站功率预测模型的效果，进而提高了光伏超短期功率预测精度。
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公开(公告)号：CN114336588B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111370432.8
申请日：2021-11-18
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 一种新的数据驱动模型预测控制方法，其采用两阶段模糊曲线方法从风电场中所获得的输入变量中给出各输入变量与输出之间的关联度权重，根据输入变量指标快速选择出重要的输入变量,然后采用模糊聚类和高斯型隶属函数确定模糊模型前提参数，采用递推最小二乘辨识出模糊模型结论参数；利用辨识得到的模型去参与数据驱动模型预测控制，使得风电场能够顺利进行一次调频，完成了用于风电场频率控制的MPC问题，可以快速得到较为准确的解。
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公开(公告)号：CN117540164A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311492756.8
申请日：2023-11-10
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F17/18 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种时序数据设限值的计算方法、装置及存储介质，该计算方法包括以下步骤：获取全天数据，按时间对全天数据进行先后排序；计算全天数据的平均值和方差；计算所有数据的方差均值；计算最大值范围t，计算在t范围内的数据总个数；计算设限值总个数；判断当天是否出现设限值。本发明通过对时序数据方差均值和最大值出现次数等进行计算，可快速准确地判断时序数据是否存在设限值现象，有效检测出时序数据异常情况，误差和干扰减少，对于数据分析的结果具有重要的参考价值，可广泛应用于各种时序数据的分析与展示中，便于工作人员通过对时序数据设限值模式的分析，有效分析出发生数据设限值的时间和原因，及时发现数据问题和设备问题。
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公开(公告)号：CN117371868A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311498203.3
申请日：2023-11-10
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种户用分散式光伏电站发电能力评估方法，包括以下步骤：S1、获取每个农户的每户利用小时；S2、剔除异常值：剔除总集合N中的异常值，剔除异常值后形成集合N1；S3、计算每个县域的每户利用小时平均值u；S4、选取县域标杆农户：在每个县域中，计算县域中的各农户的每户利用小时与县域的每户利用小时平均值u的方差，取出方差最小的且均无异常情况的前n个农户作为县域标杆农户；S5、计算县域理论利用小时；S6、获得场站理论利用小时，使用场站理论利用小时参与计算户用分散式光伏电站发电能力评估值。采用本发明获得的场站理论利用小时与实际利用小时相比，离散程度较低，提高了电站发电能力评估的准确程度。
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公开(公告)号：CN115481677A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211030359.4
申请日：2022-08-25
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本申请涉及海上风机叶片的智能吊装领域，其具体地公开了一种海上风机叶片吊装智能控制系统及其方法，其采用基于深度学习的卷积神经网络模型来作为特征提取器，通过各个时间下的风力变化特征以及风机叶片的重心变化特征来动态地对于两个缆风绳的张紧力进行实时调控，并且在此过程中，选择通过将风力与卷扬机的控制视为整体，以重心数据的变化作为参考，来智能地对于所述卷扬机的缆风绳的控制力进行调控，进而在保证所述风机叶片安装准确性和安全性的同时进一步提高了安装的效率。
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公开(公告)号：CN115456047A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211017541.6
申请日：2022-08-23
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本申请涉及海上风机结构状态的智能监测领域，其具体地公开了一种基于人工智能的海上风机结构状态监测系统及其方法，其采用基于人工智能的监测方法，以卷积神经网络模型作为特征提取器，通过多个预定时间点的叶片转速值的隐含关联特征来生成以所述叶片工作特性为激励的振动信号的高维隐含特征，并与实际检测到的所述预定时间段内的振动信号的高维隐含特征进行差分比较，以在海上风机的基础结构的振动信号中提取出因所述叶片转动而带来的激励振动信号从而使得差分特征矩阵能够更直观地反应所述海上风机的基础结构的振动模式，进而基于所述海上风机的基础结构的振动模式来进行所述海上风机的基础结构的性能状态监测。
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公开(公告)号：CN115456012A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211021900.5
申请日：2022-08-24
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本申请公开了一种风电场风机大部件状态监测系统及其方法，其首先将海上风机的基础结构的声发射信号进行格拉姆角和场变换得到的格拉姆角和场图像通过第一卷积神经网络以得到格拉姆角和场特征矩阵，接着，将从海上风机的基础结构的振动信号提取的多个频域统计特征向量通过时序编码器以得到频域统计特征向量，然后，将所述振动信号的波形图通过图像编码器以得到图像波形特征向量，接着，将所述图像波形特征向量和所述频域统计特征向量融合得到的振动特征矩阵与所述格拉姆角和场特征矩阵融合以得到分类特征矩阵，最后，将所述分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果。这样，就可以对海上风机的结构状态进行更精准地评估，缩短响应时间。
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公开(公告)号：CN114662729A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202111405507.1
申请日：2021-11-24
申请人： 华能新能源股份有限公司 , 北京华能新锐控制技术有限公司
摘要： 本发明提供一种风电机组和光伏系统功率的智能预测方法，属于光伏发电技术领域。本发明方法包括：采集风电机组和光伏系统的运行数据，并选定预测类型；基于所述运行数据选取输入输出变量；基于小波去噪的运行数据预处理；基于多目标松鼠算法的预测模型建立。本发明提供一种大数据背景下的智能预测方法以实现风电机组和光伏系统的快速精确功率预测，该方法考虑了风电机组和光伏阵列对外界环境变化的敏感性，基于发电机组的海量实际运行数据，首先通过特征提取和数据去噪实现待建模型输入输出变量的选取和训练数据预处理，然后构建多目标松鼠优化算法实现模型参数的优化，有效提高风电机组和光伏系统输出功率预测过程的快速性和精确性。
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