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公开(公告)号：CN112597691A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202010904016.0
申请日：2020-09-01
申请人： 新天绿色能源股份有限公司 , 河北建投新能源有限公司 , 河北新天科创新能源技术有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F113/06 , G06F119/08
摘要： 基于LightGBM算法的风电机组变桨电机温度传感器故障预警方法，包括以下步骤：数据收集与处理，在建模前收集足够的风机运行数据，并进行初步处理；训练模型，选择带有变桨电机传感器故障的数据进行模型训练，保存为lightGBM模型；调参优化，为了使算法达到最优的训练效果，对模型调整参数变量；运行模型得出预警结果，模型保存后，在新的数据预测过程中，需要先加载保存的模型，需要预测的数据，通过预测值与实际值的比较来判断故障点，输出预警信息；再对预警信息进行分析，找到引起故障的根本原因，给出合理的维修建议。本发明克服了现有技术的不足，利用LightGBM分布式、高效的特性，很好的解决了风电机组变桨电机故障预警建模困难、准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN112733279A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202010953736.6
申请日：2020-09-11
申请人： 新天绿色能源股份有限公司 , 河北建投新能源有限公司
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G06Q10/04 , G06N3/04 , G06F113/06
摘要： 基于模糊分区的风电机组变桨系统故障预警识别方法，基于梯形模糊分区理论，将风力等级分为四个模糊分区，也称模糊集合F，并计算模糊集合F的隶属度函数；将风电场SCADA得到的风速数据按照时间段进行风速等级模糊分区处理，确定各模糊分区处理，确定各模糊分区范围，通过步骤1所述的隶属度函数，得到各个分区的隶属度值，用ε1表示；进行长短型记忆网络深度学习算法分区预测，得到各个分区的预测值，用LSTM_out1表示，然后将各个分区的预测值LSTM_out1乘以该分区的隶属度值ε1，再将所有分区εi*LSTM_outi的值相加，得到本风机启动阶段的变桨轴承轴速预测值。本发明克服了现有技术的不足，能够实时预警变桨机械故障隐患状况，实现提前对设备故障隐患做出相应分析判断。
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公开(公告)号：CN112597691B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010904016.0
申请日：2020-09-01
申请人： 新天绿色能源股份有限公司 , 河北建投新能源有限公司 , 河北新天科创新能源技术有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F113/06 , G06F119/08
摘要： 基于LightGBM算法的风电机组变桨电机温度传感器故障预警方法，包括以下步骤：数据收集与处理，在建模前收集足够的风机运行数据，并进行初步处理；训练模型，选择带有变桨电机传感器故障的数据进行模型训练，保存为lightGBM模型；调参优化，为了使算法达到最优的训练效果，对模型调整参数变量；运行模型得出预警结果，模型保存后，在新的数据预测过程中，需要先加载保存的模型，需要预测的数据，通过预测值与实际值的比较来判断故障点，输出预警信息；再对预警信息进行分析，找到引起故障的根本原因，给出合理的维修建议。本发明克服了现有技术的不足，利用LightGBM分布式、高效的特性，很好的解决了风电机组变桨电机故障预警建模困难、准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN116090324A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202111300591.0
申请日：2021-11-04
申请人： 新天绿色能源股份有限公司
摘要： 一种基于TensorFlow的风电机组发电机温升故障预警方法，包括：模型数据处理，模型建立与训练，调参优化，运行模型得出预警结果，加载保存的模型，导入需要预测的数据，通过预测值与实际值的比较来判断故障点。本发明克服了现有技术的不足，针对风电机组SCADA数据量大、数据维度多的特点，利用TensorFlow快速高效的特性，结合Keras Tuner调参框架，很好的解决了风电机组发电机故障预警建模困难、准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN112733279B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010953736.6
申请日：2020-09-11
申请人： 新天绿色能源股份有限公司 , 河北建投新能源有限公司
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G06Q10/04 , G06N3/04 , G06F113/06
摘要： 基于模糊分区的风电机组变桨系统故障预警识别方法，基于梯形模糊分区理论，将风力等级分为四个模糊分区，也称模糊集合F，并计算模糊集合F的隶属度函数；将风电场SCADA得到的风速数据按照时间段进行风速等级模糊分区处理，确定各模糊分区处理，确定各模糊分区范围，通过步骤1所述的隶属度函数，得到各个分区的隶属度值，用ε1表示；进行长短型记忆网络深度学习算法分区预测，得到各个分区的预测值，用LSTM_out1表示，然后将各个分区的预测值LSTM_out1乘以该分区的隶属度值ε1，再将所有分区εi*LSTM_outi的值相加，得到本风机启动阶段的变桨轴承轴速预测值。本发明克服了现有技术的不足，能够实时预警变桨机械故障隐患状况，实现提前对设备故障隐患做出相应分析判断。
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公开(公告)号：CN114123290A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010885947.0
申请日：2020-08-28
申请人： 新天绿色能源股份有限公司 , 河北建投新能源有限公司 , 河北新天科创新能源技术有限公司
摘要： 一种基于多目标协同优化方法的风电集群调度系统，包括电网调度中心、集群智慧单元和风电场集群，所述集群智慧单元与若干风电场集群信号连接，每个风电场集群均包括多个风电场，所述电网调度中心的信号输出端与集群智慧单元的信号输入端信号连接，用于向集群智慧单元下达调度指标；所述集群智慧单元与若干风电场集群信号连接，用于将电网调度中心的发电指标按优先级依次分配到各个风电场集群和风电场。本发明克服了现有技术的不足，实现对区域内风电场集群的整体发电效率的优化，降低了风电企业的资源浪费，有效提高了风电并网的稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN112598148A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011063836.8
申请日：2020-09-30
申请人： 新天绿色能源股份有限公司
摘要： 基于协同表达和LightGBM算法的风机变桨电机温度故障预警方法，包括以下步骤：S1对数据进行清洗；S2对数据进行预处理，通过引入变桨电机温度与上一时刻变桨电机温度差参数来体现时间序列；S3通过协同表达选出输入参数；S4通过十折交叉法验证进行超参数调参，选取得到最优参数；S5将最优参数带入模型进行训练，得到最优参数下的每台风机的Light GBM模型；S6对新来的数据直接带入已经训练好的模型中，得到变桨电机温度的预测值；S7将预测值与实际值进行对比，比较预测值与实际值的残差，判断残差是否持续大于设定的阈值；若是，则发出预警。本发明克服了现有技术的不足，大大提高了算法运行效率，提高了算法精度。
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公开(公告)号：CN112597136A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202010468568.1
申请日：2020-05-28
申请人： 河北新天科创新能源技术有限公司 , 河北建投新能源有限公司 , 新天绿色能源股份有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2458
摘要： 一种用于风力发电机的数据清洗方法，步骤S1使用SCADA数据源获取运行数据；步骤S2对通用数据进行数据清洗；步骤S3对数据文件的类型进行转换；步骤S4对风机SCADA数据中的有关风电机组本身运行的专项数据进行清洗：步骤S5将统计周期内实际数据数量与预期统计数量进行比较；根据覆盖度的范围，将其划分为不同等级；步骤S6在统计周期内经数据清洗后的有效数据数量与预期统计数量进行比较；根据数据有效性的范围，将其划分为不同等级。本发明克服了现有技术的不足，通过通用数据清洗能够有效提高数据质量；同时也是后续专用数据清洗标准的基础。而通过风机SCADA数据专项处理中的数据异常清洗流程，进一步的保证分析数据的质量。
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公开(公告)号：CN217582386U
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202220143015.3
申请日：2022-01-19
申请人： 新天绿色能源股份有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种用于风力发电机散热风扇的更换工装，属于风力发电技术领域，其包括支撑组件，所述支撑组件的上表面设置有四个伸缩顶杆，四个伸缩顶杆的顶端固定连接有同一个托台，所述托台的正面和背面均卡接有第一轴承。该用于风力发电机散热风扇塔上更换工装，通过设置伸缩顶杆、托台、转盘、活动杆、滑动板和挂钩，当伸缩顶杆带动新风扇运动到合适的高度时，转动转盘，使得挂钩带动新风扇向左运动，然后工作人员推动滑动板，使得不需要工作人员搬运便可轻松的将新风扇移动到待安装位置，且托台上风扇的位置可进行微调，使得新风扇可轻松的完成对中操作，操作简单，使得工作人员可安全的使用该工装方便的对风扇进行更换。
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公开(公告)号：CN213125592U
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202021838815.4
申请日：2020-08-28
申请人： 新天绿色能源股份有限公司 , 河北建投新能源有限公司 , 河北新天科创新能源技术有限公司
摘要： 一种基于多目标协同优化方法的风电集群调度系统，包括电网调度中心、集群智慧单元和风电场集群，所述集群智慧单元与若干风电场集群信号连接，每个风电场集群均包括多个风电场，所述电网调度中心的信号输出端与集群智慧单元的信号输入端信号连接，用于向集群智慧单元下达调度指标；所述集群智慧单元与若干风电场集群信号连接，用于将电网调度中心的发电指标按优先级依次分配到各个风电场集群和风电场。本实用新型克服了现有技术的不足，实现对区域内风电场集群的整体发电效率的优化，降低了风电企业的资源浪费，有效提高了风电并网的稳定性和安全性。
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