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公开(公告)号：CN118462495A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410467241.0
申请日：2024-04-18
IPC分类号： F03D17/00 , G08B21/18 , G06F18/23 , G06F18/2433 , G06N3/09 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种同风场工况特征偏离预警方法及系统，涉及风场工况预警技术领域，该方法包括：明确目标风场，进行历史多源信息整合，获取目标风场历史数据集，构建工况数据库；提取历史偏离数据，获取历史偏离结果；设置监测周期，对历史偏离结果进行聚类，获取偏离簇，进行传感装置布设；搭建初始工况特征偏离预警模型，进行初始工况特征偏离预警模型算力分配并训练，获取工况特征偏离预警模型；对目标风场进行数据采集，获取实时数据，输入工况特征偏离预警模型，获取工况偏离预警信息；根据工况偏离预警信息进行可视化预警。本发明解决现有技术存在预警速度慢、准确性不高的技术问题，达到提高预警效率和预警准确性的技术效果的技术效果。
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公开(公告)号：CN118167563A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410164746.X
申请日：2024-02-05
摘要： 本申请涉及异常检测技术领域，提供基于SCADA的风机控制参数异常检测方法及系统。所述方法包括：连接目标区域的SCADA系统，采集获得第一风机在预设时间内的风机控制参数数据；获取风机参数异常类型，根据所述风机参数异常类型提取异常参数特征；基于异常参数指标构建异常参数识别模型；将所述风机控制参数数据输入所述异常参数识别模型进行异常识别，获取异常参数识别结果；获取异常等级；根据所述异常位置信息和所述异常等级生成第一预警指令，将所述第一预警指令发送至管理端进行预警。本申请解决了现有技术中风机安全性不高，稳定性较差，维护成本较高的技术问题，达到了提高风机安全性和稳定性，降低维护成本的技术效果。
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公开(公告)号：CN117993561A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410167325.2
申请日：2024-02-06
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了基于人工智能的风电机组功率预测方法及系统，涉及风力发电技术领域，包括：确定目标发电厂，布设环境数据采集装置与功率数据采集装置；获取多维时序环境参数，获取时序功率数据；激活目标电厂孪生模型；以环境数据分析器进行环境数据预测，得到多维预测环境参数；以功率数据分析器进行功率数据预测，得到预测功率数据；将多维预测环境参数与预测功率数据流转至目标电厂孪生模型中，以多维预测环境参数对预测功率数据进行修正，得到风电机组功率预测结果。本发明解决了现有技术中风电功率预测精度有限的技术问题，达到了提高风电功率预测精度的技术效果。
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公开(公告)号：CN114510512B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202111574771.8
申请日：2021-12-21
申请人： 大唐可再生能源试验研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06N3/04 , H02J7/35 , H02J13/00 , H05K5/02
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习与多重集成的风电短期功率预测方法，包括以下步骤：步骤一、使用数据收集装置获取待预测风电所在区域的气象数据；步骤二、数据收集装置通过预处理模块对获取的气象数据进行预处理；步骤三、针对气象数据不同变量，采用标准方法进行归一化处理；步骤三、对气象数据不同变量之间的相关性进行分析；步骤四、深度与多重集成式的神经网络结构设计；步骤五、利用训练样本数据对深度与多重集成式的神经网络进行训练；步骤六、在风电短期功率预测模块中，利用训练好的深度与多重集成式的神经网络模型对测试样本的风电短期功率进行预测。本发明便于更加全面的收集区域内的气象数据，使得数据有效性更强，避免数据单一性。
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公开(公告)号：CN116085212B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202211707588.5
申请日：2022-12-29
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 本公开提供了一种一种新能源风电机组的运行状态实时监测方法及系统，涉及新能源发电技术领域，该方法包括：采集获得风电机组的机组设备信息；获得所述风电机组的历史故障信息，根据所述历史故障信息和所述机组设备信息确定状态监测点；获得第一状态监测数据；根据所述状态监测点，获得温度数据采集结果；根据所述温度数据采集结果对所述风电机组的运行状态进行监测，获得第二状态监测数据；根据所述第一状态监测数据和所述第二状态监测数据，生成所述风电机组的状态监测结果。解决了现有技术中存在的由于采集的机组监测数据单一，进而导致对设备的运行状态监测准确性不足、对后续的机组检修维护的辅助效果不佳的技术问题。
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公开(公告)号：CN118565821A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410483117.3
申请日：2024-04-22
IPC分类号： G01M13/04 , G01M13/045
摘要： 本发明公开了基于电机轴承状态监测的发电机卡滞预警方法及系统，涉及发电机卡滞预警技术领域，该方法包括：预设传感器组，获取目标电机轴承实时状态信息；对目标电机轴承实时状态信息进行数据预处理，获取目标电机轴承标准实时状态信息；对目标电机轴承标准实时状态信息进行分析，获取目标轴承异常数据；获取正常电机轴承运行数据，基于正常电机轴承运行数据设定轴承异常数据阈值；基于目标轴承异常数据与轴承异常数据阈值，确定轴承运行状态是否异常；若是，生成预警信息，进行预警。本发明解决现有技术存在轴承状态监测效率低下，难以实现对轴承状态的实时监测和预警的技术问题，达到对轴承状态实时监测效率，提高预警效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN118364627A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410482777.X
申请日：2024-04-22
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了基于组串分析的低效定位方法及系统，涉及电数据处理领域。所述方法包括：确定目标光伏组件，获取目标数据；建立限电状态判断模型；进行限电设备剔除，计算所述目标光伏组件的组串电流离散率和偏离度指标；搭建异常分析模型，进行组串一致性分析，并判断偏离度是否超过所述偏离度指标，生成组串结果；根据所述组串结果结合环境数据进行动态数据分析，获取处理结果；基于所述处理结果获取对应优化措施。采用本方法解决了现有技术中由于组串分析方法具有一定局限性，导致低效定位组件的精准度较低，效率较差的技术问题，实现了通过改进数据分析方法，达到提高低效定位的精准度的技术效果。
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公开(公告)号：CN118228165A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410172987.9
申请日：2024-02-07
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能风电场的等值建模异常分析方法及系统，涉及风电场领域。所述方法包括：交互目标风电场的传感器监测阵列，获得N个风电场监测数据集；对N个风电场监测数据集进行数据缺失度分析，获得P个异常风电场监测数据集和Q个常规风电场监测数据集；对P个异常风电场监测数据集进行等值建模处理，获得P个修正风电场监测数据集；进行集中趋势分析，根据分析结果构建目标风电场模型；提取实时监测数据，获得N个实时监测数据；基于目标风电场模型对N个实时监测数据进行异常分析，获得异常分析结果。解决了现有技术中风电场监测数据准确性和可靠性较差的技术问题，达到了提高风电场监测数据的质量和可用性的技术效果。
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公开(公告)号：CN117993715A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410173018.5
申请日：2024-02-07
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，提供基于人工智能的风电机组安全性评估方法及系统。所述方法包括：通过采集电气与结构数据，构建评估表和模型，分析电气与结构安全性，得出安全评估结果。对安全评估通过的风电机组进行校验，若不合格则调整模型，获取评估数据。结合评估数据与未通过的安全评估，接收预警指令，制定应对决策。从而达到通过构建安全性评估模型，提高安全性评估的准确性和可靠性。同时，实现对风电机组安全性的动态监测和预警，确保风电机组运行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118582347A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410483689.1
申请日：2024-04-22
摘要： 本发明提供了一种变桨电机温升异常识别预警方法及系统，涉及风力发电技术领域，通过电机温度采集单元对变桨电机组进行变桨电机温度数据采集，通过环境数据采集单元对变桨电机组所在区域进行环境数据采集；构建同工况数据提取窗口，结合所述时间标识，获得多个同工况时间区间进行同工况数据提取，获得多个电机对齐温度集合，基于多个电机对齐温度集合进行温升计算，获得若干个相对温升值，获得温升偏差率，当若干个相对温升值大于/等于预设相对温升值，并且温升偏差率大于/等于预设温升偏差率时，进行温度异常预警，能够实现全面、及时、准确识别变桨电机温升异常，提高预警准确性，保障电机的性能和安全稳定运行的技术效果。
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