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公开(公告)号：CN108194289A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810076652.1
申请日：2018-01-26
申请人： 大唐(赤峰)新能源有限公司 , 沈阳嘉越电力科技有限公司 , 沈阳工程学院
IPC分类号： F03D80/55
摘要： 本发明机舱除尘技术领域，为一种风机机舱防尘装置，包括框架；安装在框架外部对称两侧与框架之间通过转动连接件连接的主动辊与被动辊；安装在框架内侧与主动辊和被动辊平行设置的两个压紧轮以及过滤网；转动连接件通过一端带有挡柱的调整轴置于主动辊或被动辊两端的卡槽内，所述调整轴包括在挡柱的一侧设置的挡环，调整轴通过一固定在框架上的轴承座轴承通道，通过挡环与轴承通道另一侧的盖帽形成空腔，在空腔内的调整轴上套设有压缩弹簧。本发明通过主动辊与被动辊的转动进行滤网的更换，通过转动连接件可以手动转动主动辊与被动辊进行手动调节，并通过转动连接件与主动辊与被动辊的连接方便将主动辊与被动辊进行拆卸，与更换。
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公开(公告)号：CN207777095U
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201820134210.3
申请日：2018-01-26
申请人： 大唐(赤峰)新能源有限公司 , 沈阳嘉越电力科技有限公司 , 沈阳工程学院
IPC分类号： F03D80/55
摘要： 本实用新型机舱除尘技术领域，为一种风机机舱防尘装置，包括框架；安装在框架外部对称两侧与框架之间通过转动连接件连接的主动辊与被动辊；安装在框架内侧与主动辊和被动辊平行设置的两个压紧轮以及过滤网；转动连接件通过一端带有挡柱的调整轴置于主动辊或被动辊两端的卡槽内，所述调整轴包括在挡柱的一侧设置的挡环，调整轴通过一固定在框架上的轴承座轴承通道，通过挡环与轴承通道另一侧的盖帽形成空腔，在空腔内的调整轴上套设有压缩弹簧。本实用新型通过主动辊与被动辊的转动进行滤网的更换，通过转动连接件可以手动转动主动辊与被动辊进行手动调节，并通过转动连接件与主动辊与被动辊的连接方便将主动辊与被动辊进行拆卸，与更换。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN207777093U
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201820133874.8
申请日：2018-01-26
申请人： 大唐(赤峰)新能源有限公司 , 沈阳嘉越电力科技有限公司 , 沈阳工程学院
摘要： 本实用新型涉及一种机舱环境监测系统，包括：控制模块，发出控制信号控制系统各个模块；采集模块，带有多个温度传感器，与所述控制模块对应温度传感器控制端口连接，采集机舱内的温度；电源模块，输出不同大小的电压，提供给系统各个模块；多个驱动电路，分别驱动不同的通风电机，通过控制模块控制驱动通风电机的继电器的关闭和断开，驱动或不驱动通风电机运转；通风电机保护电路，设置在所述电源模块给所述通风电机供电的输出线路上，接收控制模块控制信号，保护所述通风电机。本实用新型监控系统有效实现风电机组机舱环境的监测、控制、定位、分析、预警和决策功能。
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公开(公告)号：CN105910695A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610236346.0
申请日：2016-04-14
申请人： 沈阳嘉越电力科技有限公司 , 沈阳工程学院
IPC分类号： G01H1/00
CPC分类号： G01H1/00
摘要： 本发明提出一种GIS机械故障振动检测系统及方法，属于GIS机械故障振动监测技术领域，该系统包括安装于GIS外壳的加速度传感器、信号处理单元、信号采集单元和上位机，本发明通过振动信号的频谱对GIS设备运行状态加以判定，可以第一时间判断出此种全封闭电力系统开关的工作状态，对电力系统安全运行与可靠供电有着十分重要的意义；上位机可以自动判断所接受信号是否为GIS设备外壳振动信号，可以自动处理低频干扰信号，保证了检测系统的工作效率；电力系统不同电压等级和不同声场厂商的GIS设备具有不同的外壳振动频谱特性，因此全面的数据库资源保证了可以适应各种应用环境的检测。
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公开(公告)号：CN105403815A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510708804.1
申请日：2015-10-27
申请人： 沈阳工程学院 , 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 沈阳嘉越电力科技有限公司
IPC分类号： G01R31/12
CPC分类号： G01R31/1245
摘要： 本发明一种基于无线自组网通信的绝缘子带电检测系统及方法，属于电力设备检测技术领域，本发明通过无线自组网通信技术提取绝缘子串纵向电场分布，根据绝缘子纵向电场分布判断绝缘子的内缺陷，利用无线自组网通信技术将数据传输到地面工作人员的数据接收终端，数据将以曲线等方式显示，可以直观显示绝缘子是否具有内缺陷故障，为寻找输电线路故障绝缘子提供了方便，提高了供电的可靠性。
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公开(公告)号：CN104299044A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410310083.4
申请日：2014-07-01
申请人： 沈阳工程学院 , 沈阳嘉越电力科技有限公司 , 许继电气股份有限公司
CPC分类号： G06Q10/06375 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种基于聚类分析的风功率短期预测系统及预测方法，预测系统包括短期预测服务器和实时数据采集装置，短期预测服务器上安装有功率预测功能单元和预测数据库，预测方法主要通过应用皮尔逊积矩相关系数进行日相关性分析确定风功率的日相关性可以用天气信息的日相似情况的一致性，然后通过K均值聚类法对历史天气数据进行聚类分析预处理，用欧氏距离作为相似性量度的方法选取出与预测日的天气特征参数具有相似性的历史日的数据，作为神经网络预测模型建模用的训练样本，利用这些聚类后的相似样本经过训练以后得到基于聚类分析的风功率预测模型，将预测日数值天气预报(NWP)信息作为模型的输入参数，风功率作为模型输出，得出预测日预测功率数据。
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公开(公告)号：CN108198382A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810030767.7
申请日：2018-01-12
申请人： 沈阳工程学院 , 沈阳嘉越电力科技有限公司
摘要： 本发明涉及高压输电线路防碰撞在线监测系统及监测方法，包括：防碰撞检测单元、防碰撞CPU控制板、无线通信单元、报警器以及设置在远程的智能监控云端系统，防碰撞检测单元通过雷达扫描装置检测周围环境的变化，输出移动物体与高压输电线路之间的距离；防碰撞CPU控制板采集防碰撞检测单元的数据，对数据进行判断，发出报警信号，无线通信单元将报警、实时测量信息传送至智能监控云端系统；智能监控云端系统接受防碰撞CPU控制板传递的数据存储并通过短信、微信不同方式推送给抢修和运维人员的客户端；报警器接受防碰撞CPU控制板的报警信息，发出报警声音伴有闪烁警示色提醒目标。本发明实现了输电线路的实时监控状态，提前预警及处理即将发生的安全隐患。
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公开(公告)号：CN105205564A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510631893.4
申请日：2015-09-29
申请人： 沈阳工程学院 , 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 沈阳嘉越电力科技有限公司
CPC分类号： Y04S10/60
摘要： 本发明一种基于测风塔神经网络的风电场弃风电量统计系统及方法，属于风电场弃风电量统计技术领域，本发明在使用神经网络进行风功率预测的基础上，提出了弃风电量统计方法，而且方法简单、实用，通过测风塔可以获取不同高度处的风速和风向数据作为数据源，同时弃风电量统计模块可以对实时数据采集的数据进行奇异点标定和修正，此外，由于不同的风机输入数据和输出数据均有或大或小的差别，所以对每台风机建立独立的神经网络模型，可以提高风电场应发出力的计算精度。
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公开(公告)号：CN116205327A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211565730.7
申请日：2022-12-07
申请人： 沈阳嘉越电力科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏自注意力的生成推理发电功率预测方法，具体包括：首先对风电场气象数据、时间序列特性等风电场站基础特征数据进行数据预处理操作。将处理后的数据按照时间排序，送入到Transformer模型中进行特征嵌入和时间位置嵌，利用稀疏自注意力机制降低Transformer的时间复杂度，提高模型训练速度；经过编码器与解码器的联动将特征映射到高维并提取出多种全局特征。最后将解码器与全连接层连接，将隐藏层的特征投影到功率预测常规输出空间上，得到短期内所有时间点的发电功率预测结果。本申请使用基于稀疏自注意力的生成推理预测方法进行发电功率预测，不仅可以提高预测速度，将模型的时间复杂度大大降低，实现了更快的风力发电输出功率预测，又有效解决了现有基于单向时间线模型累计误差大的问题，有效提高输出电力功率预测精度。
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公开(公告)号：CN116187508A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211566883.3
申请日：2022-12-07
申请人： 沈阳嘉越电力科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明为一种融合知识图谱和深度学习的风电机组故障预测方法。包括：获取风电机组的故障知识数据，并对数据进行预处理；从预处理后的数据中抽取出包括实体、属性和关系的知识图谱元素，将得到的知识图谱元素在图数据库中构建出风电知识图谱；对步骤二构建的风电知识图谱进行预训练，然后利用深度学习算法建立故障预测模型，将预训练得到的数据输入该故障预测模型中进行训练，并在训练完成后保存模型参数；根据故障预测模型预测出的数据对风电场中的风电机组进行运维管理，及时排查故障。实现了故障诊断方面的知识和资源的共享与重用以及不同类型和业务数据间的贯穿统一，具有极强的完备性。
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