-
公开(公告)号：CN117614130A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311584390.7
申请日：2023-11-25
Applicant: 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 北京国遥新天地信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种辅助于新能源风电场运营管理的数字孪生平台，包括应用层、业务层、数据层和硬件层，所述硬件层包括硬件服务器、服务器存储设备、Gis‑Server服务器、安全软件，所述数据层包括影像数据模块、矢量数据模块、专业面数据模块、风光储数据模块，所述数据层和硬件层通讯连接，所述业务层和数据层通讯连接，所述应用层和业务层通讯连接。本发明通过平台数据微服务搭建技术，性能安全技术、风光储机群数字孪生模型动态可视化技术，实现基于故障库和数据关联的辅助决策平台，助力数字化风光储基地的可视化展示和对外服务。
-
公开(公告)号：CN117437341A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311584391.1
申请日：2023-11-25
Applicant: 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 北京国遥新天地信息技术股份有限公司
IPC: G06T15/00 , G06T17/00 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种基于WEBGL的数字孪生风机可视化渲染方法，包括如下步骤：1）数据建模：通过建模软件对风机模型进行精细化建模；2）模型转换：将建模导出为常用数据格式，EV‑Globe平台将三维模型数据统一转换成e3m数据格式，3）数据发布：基于步骤2）转换后的数据格式，通过GIS‑Server服务端发布共享，为数字孪生系统提供统一的数据服务；4）模型渲染交互：通过WebGL渲染技术Cesium，结合数据服务实现大范围三维场景风电场风机可视化渲染效果，通过后台服务接收设备采集数据，实现风机时序状态仿真与实时监测。本发明中的方法能更高效、直观地表达、监测风电场运营设备的各类信息，为新能源运营精益化管理手段和数字化技术手段提升，以高质量管理模式发展提供了可能。
-
公开(公告)号：CN115713675A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211446962.0
申请日：2022-11-18
Applicant: 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/774 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了种基于图像识别的光伏板健康状况评估方法，包括：S1、光伏板图像数据分析，基于工程实践划分样本；S2、利用深度学习模型，搭建卷积神经网络；S3、对样本进行处理，输入神经网络进行学习，判断健康状态。本发明利用无人机采集的光伏板图像进行健康状态的学习和判别，不依赖于人工，经济性较高。本发明基于神经网络深度学习特性，泛化性较强、鲁棒性高、安全可靠。本发明对于接入大量光伏板的分布式电网的高效运维与稳定运行具有非常重要的实践价值。
-
公开(公告)号：CN115828732A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211369803.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 国家电网有限公司 , 上海交通大学 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F18/2113 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的风机故障识别方法，包括：S1、利用高维统计矩阵模型对风机数据建模；S2、分析风机数据，进行特征降维；S3、将风机数据进行可视化处理，通过机器学习模型，判断风机运行状态。本发明利用采集的风机相关数据进行状态的学习和判别方法，不依赖于物理机理模型；通过分析风机历史数据，利用机器学习模型在训练集寻找特征参量与状态标签之间的内在联系；基于大数据的高维统计特性，适用范围广泛、稳健度高和安全性可靠。
-
公开(公告)号：CN118036878A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410136481.2
申请日：2024-01-31
Applicant: 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 北京国遥新天地信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于数字孪生技术的风电场多源数据融合与智能分析方法，包括收集多源数据，然后将收集到的数据进行清洗预处理，处理缺失值和异常值；再然后利用数字孪生技术，根据风电场的实际运行状态和环境因素，构建风电场的数字孪生模型；通过风机图纸应用建模软件对风机模型各个部件进行精细化建模，该模型用于风电场数字孪生场景中的设备仿真，通过仿真设备反应实际场景中风机运行情况，实现对风机的实时监控以及风电场发电量及运行状态进行预测。本发明提高了风电场的可靠性、效率和安全性，降低了维护成本，促进了风电行业的可持续发展，符合环保和能源可持续利用的目标。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113688581A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110857202.8
申请日：2021-07-28
Applicant: 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 清华大学 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/28 , G06Q50/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种风电场有功出力优化控制的方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：基于能量平衡获取尾流迭加模型；将风机的轴向诱导因子作为控制变量输入所述尾流迭加模型，得到用于模拟风机之间的尾流相互作用的风机尾流迭加模型；基于海上风电场的风机排布方式和参数设置，利用多个候选优化控制策略分别对所述风机尾流迭加模型进行仿真，对比分析基于所述多个候选优化控制策略得到的仿真结果，获取风电场有功出力的目标优化控制策略；根据所述目标优化控制策略，控制风电场的有功出力。该方法给出了风电场中的最佳优化控制策略，解决了尾流效应的影响，提高了风电场的有功出力。
-
公开(公告)号：CN113688581B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110857202.8
申请日：2021-07-28
Applicant: 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 清华大学 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/28 , G06Q50/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种风电场有功出力优化控制的方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：基于能量平衡获取尾流迭加模型；将风机的轴向诱导因子作为控制变量输入所述尾流迭加模型，得到用于模拟风机之间的尾流相互作用的风机尾流迭加模型；基于海上风电场的风机排布方式和参数设置，利用多个候选优化控制策略分别对所述风机尾流迭加模型进行仿真，对比分析基于所述多个候选优化控制策略得到的仿真结果，获取风电场有功出力的目标优化控制策略；根据所述目标优化控制策略，控制风电场的有功出力。该方法给出了风电场中的最佳优化控制策略，解决了尾流效应的影响，提高了风电场的有功出力。
-
公开(公告)号：CN119600346A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411659797.6
申请日：2024-11-20
Applicant: 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 胡晓虎 , 杨俊丰 , 吴劲芳 , 王海 , 史学伟 , 贾洪岩 , 曹俊磊 , 李旭 , 王杨 , 赵燚 , 董超 , 张志伟 , 李涵阳 , 翟化欣 , 王斌 , 任巍曦 , 才鸿飞 , 曲兆旭 , 邢晨 , 臧鹏 , 亢涵彬 , 杨林 , 何聚彬 , 田锰 , 南卫静 , 聂丽萍
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的变电站设备缺陷预警方法及系统，涉及设备预警技术领域，包括采集温度图像数据，计算温度差异值；二值化温度差异值，标记遮罩像素，将遮罩像素所在区域分割成超像素区块，计算综合异常指标，根据综合异常指标标记温度异常区域；计算被标记为温度异常区域的温度梯度，根据安全标准和欧氏距离进行高梯度区域合并，并报表输出；构建深度学习模型，对综合异常区域进行异常预测，得到预测信息；将预测信息传输至预警终端，以进行设备预警。本发明能够有效识别并定位温度异常区域，保证检测结果的可靠性，且充分结合温度分布的特征信息，可灵活适应温度的局部突变，不易受噪声干扰，提高了预警效率。
-
公开(公告)号：CN118375568A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410462117.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: F03D17/00 , G06F18/2431 , G06F18/24 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于劣化分析的风电机组多维度健康量化评估方法及系统，利用多元状态估计技术构建设备劣化分析模型，通过采集风电机组运行过程中的监测数据，历史数据及实时数据，完成模型的训练以及计算结果的输出，依据计算结果进行设备运行状态的劣化分析，并在此基础上从劣化分析、运行指标、设备性能多维度构建设备健康量化评估体系，为设备维护提供可量化的数据参考。本方法及系统的核心功能在于，能够在监测参数达到阈值报警之前，提前识别出参数的劣化趋势，进而对风力发电机组的健康水平进行量化评估，此系统的运用，使得风场运营维护人员能够根据风电机组的健康评分，有针对性地制定相应的维修策略和保养计划，从而提升风力发电设备的运行效率，降低维护成本，并有效延长设备的使用寿命；能够确保风电机组以更优的健康状态持续运行，为风能资源的高效利用提供有力支持。
-
公开(公告)号：CN114140066A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111304009.8
申请日：2021-11-05
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
Abstract: 一种智能风电场管理系统及其方式，包括：运行在所述自动化监控系统的处理器上的单元包括：认定单元一，用于如果自动化监控系统的硬盘的硬盘分区收取了风电场信息的信息流的保存指令，认定所述保存指令内具有的指针是不是已让所述硬盘分区内的信息单元使用；有效避免了现有技术中缺乏自动化监控系统的硬盘内风电场信息的若干同步输入输出高效管控方式的缺陷。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
46
records
(took 0.103 seconds)
