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公开(公告)号：CN117932462A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311706384.4
申请日：2023-12-13
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/25 , G01M13/021
摘要： 本发明提出了一种基于发电机电流信号分析的风电齿轮箱故障诊断方法。获取风电齿轮箱传感器采集的三相原始电流数据；对三相电流同时进行多变量变分模态分解，剔除和原信号相关系数最大的低频分量，将其他分量加和得到重构的三相电流数据；将重构的三相电流数据分别在卷积网络进行特征提取后并行输入残差注意力融合模块进行特征融合得到融合特征向量；将融合数据通过故障分类模块得到最终诊断结果；使用变分模态分解预处理电流信号并且融合多相电流数据，有效地解决了风电齿轮箱数据采集成本高、基频干扰强、特征提取困难等问题。本发明提供了一种基于发电机电流信号分析的风电齿轮箱故障诊断方法，极大的提高了风电齿轮箱故障检测的鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117828542A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311706382.5
申请日：2023-12-13
摘要： 本发明公开了一种基于多粒度时间卷积网络的超短期风功率预测方法，属于风功率预测领域，包括以下步骤：利用监督控制和数据采集(SCADA)系统采集风场的监测数据，得到机组的功率数据，并进行数据预处理，将原始数据划分为3个粒度层；设计多粒度特征提取模块，对于风电功率时间序列数据进行特征提取，获得不同粒度视角下的特征；再通过特征融合层对不同粒度特征进行特征融合；最后通过回归层对风机的风功率进行预测。本发明通过结合多粒度思想，由粗到细，由整体到局部，以不同视角对原始数据进行特征提取，并对多粒度特征进行自适应加权融合，能够提高整体的预测精度、预测效率和模型鲁棒性，为风功率预测领域提供了新的途径，使电力系统的调度更加安全平稳。
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公开(公告)号：CN118410410A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311858978.7
申请日：2024-04-24
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , F03D17/00 , F03D80/40 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了基于特征对齐的跨风电机组叶片故障诊断模型的构建方法，首先利用风机的监督控制与数据获取系统收集叶片的运行数据，移除其中的无效数据后将数据集划分为训练集、验证集以及测试集，并将来自于不同机组的数据集分别作为源域和目标域。此外，在包含有时空注意力的CNN‑LSTM并联网络中引入4次MMD算法来分别降低不同数据集的时空特征差异，从而提升模型的跨机组泛化性能。在模型训练阶段使用SAW损失函数来应对数据集的类别不平衡性，并基于分析由MMD算法和SAW函数产生的损失值随训练迭代次数变化的趋势来为这些损失赋予合适的权重从而进一步改善分类结果。本发明提供的故障诊断模型显著提升模型的跨机组泛化能力。
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公开(公告)号：CN118036429A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311798230.2
申请日：2023-12-26
申请人： 江苏国科智能电气有限公司 , 江苏国科智能工程技术有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G01M13/02 , G01M13/028 , G06F113/06 , G06F119/12 , G06F119/10 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及基于时频约束重构网络的风电传动系统剩余寿命预测方法，包括如下步骤：利用加速度计采集风电传动系统部件X轴向与Y轴向双通道振动信号，获取数据集；将数据集分别送入时频约束重构网络，获得具有振动信号中的隐藏退化特征；将隐藏退化特征送入典型相关性约束模块，反向约束时频重构网络学习到的隐藏退化特征；将隐藏退化特征送入多层感知机，预测风电传动系统剩余寿命。本申请通过双通道加速度计进行状态监测，增加信息来源，并构建时频约束重构网络从时域频域角度约束所提取的隐藏退化特征；利用典型相关约束手段对隐藏退化特征进行协同约束，优化时频约束重构网络参数，增强隐藏退化特征之间的相关性，丰富特征信息。
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公开(公告)号：CN118035697A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311859031.8
申请日：2023-12-30
申请人： 江苏国科智能电气有限公司 , 江苏国科智能工程技术有限公司
摘要： 本发明提供基于跨风场风电机组联邦故障诊断模型的构建方法，该框架包括：以聚类的方式被划分为多个风电机组群；为风电机组群分配一个边缘服务器；每个风电机组群内部在边缘服务器上完成边缘诊断模型的构建，并在边缘模型聚合前采用动态验证的策略保证所得边缘模型的诊断性能；在边缘服务器之上建立一个中央服务器，不同风电机组群之间以知识蒸馏的方式完成知识在各边缘诊断模型中的流动与集成，在向各边缘服务器传递全局知识前采用知识选择的方案以保证所传递知识质量。本发明采用模型参数和知识两种信息混合传递的方案，在保证原始隐私数据不可见前提下，缓解风电机组分布式特性所带来数据异构问题，最终实现跨风场风电机组智能故障诊断。
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公开(公告)号：CN117992887A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311859037.5
申请日：2023-12-30
申请人： 江苏国科智能电气有限公司 , 江苏国科智能工程技术有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , F03D17/00 , G06F123/02
摘要： 本发明提出一种风电机组分工况的多约束异常检测方法，涉及风电机检测技术领域，包括利用从风电场的数据采集与检测控制系统中获取风电机组历史运行数据，进行数据清洗与预处理；将预处理后的SCADA数据按运行工况的不同进行分类，输入到卷积神经网络构成中进行特征学习，获得不同工况的特征空间矩阵；将特征空间矩阵输入到卷积神经网络构进行解码重构，将特征空间矩阵按工况的不同送入不同的超球模型中，解码重构结果与超球模型的压缩结果协同优化，互相约束。本申请的异常检测方法结合了风电机组不同工况下数据的差异性问题，利用多超球约束自编码网络的残差运算，能够更有效的挖掘风电机组工况特征，为风场中的远程运行维护提供有效技术方法。
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公开(公告)号：CN221958122U
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202420277894.8
申请日：2024-02-05
申请人： 江苏国科智能工程技术有限公司 , 江苏国科智能电气有限公司
IPC分类号： F16H57/04
摘要： 本实用新型涉及分离发电冷却技术领域，尤其涉及一种控制风电机组用齿轮箱油恒温的冷却装置，包括外壳与内筒，所述外壳的内侧对称焊接有若干个框型散热片，所述框型散热片的内侧焊接有内筒，所述内筒的内侧连接有螺旋降温管，所述螺旋降温管沿内筒的内壁设置，螺旋降温管的上端设置有第一连接头，第一连接头固定在内筒的上端内侧，螺旋降温管的下端设置有第二连接头。循环泵运转时将齿轮油输送到螺旋降温管内侧，因为螺旋降温管位于降温液内，通过降温液吸收热量能够对齿轮油进行吸热降温，以此能够提高对齿轮箱油的降温效果；通过风机对环形散热片、框型散热片及内筒吹风，配合半导体制冷片对内筒制冷，能够保持降温液良好吸热效果。
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公开(公告)号：CN221961165U
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202420146739.2
申请日：2024-01-22
申请人： 江苏国科智能工程技术有限公司 , 江苏国科智能电气有限公司
IPC分类号： H01M50/264 , H01M50/289 , H01M50/24 , H01M50/242 , H01M50/244 , H01M50/251
摘要： 本实用新型涉及锂离子电池技术领域，且公开了一种便于安装的储能用锂离子电池装置，包括电池组件，所述电池组件内开设有凹槽一，且凹槽一内开设有滑槽，所述滑槽内连接有安装组件，且安装组件包括滑块，所述滑块与滑槽内滑动连接，且滑块的背面连接有齿条，所述齿条的背面啮合有齿轮，且齿轮的一侧连接有套筒，所述套筒内连接有连接杆。该便于安装的储能用锂离子电池装置，推动电池主体，使得推块推动滑块沿滑槽移动，同时带动齿条移动，从而使齿轮和套筒转动，使得连接杆从套筒伸出，同时推动夹板和缓冲垫沿箱体内移动，使得夹板和缓冲垫对电池主体夹持，起到了缓冲夹持的功能，同时也达到了便于安装的功能，保证了电池主体的使用寿命。
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