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公开(公告)号：CN114336912B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111528308.X
申请日：2021-12-15
申请人： 沈阳嘉越电力科技有限公司
IPC分类号： H02J7/14 , H02J7/35 , H02K7/18 , H02K3/28 , H02K1/14 , H02S10/12 , H02S10/20 , G01S15/88 , G01W1/02
摘要： 本发明一种高可靠性风电场声雷达气象测量装置及控制方法，属于风力发电技术领域。测量装置包括探测系统、供电系统及控制器，所述探测系统、供电系统分别与控制器连接；所述探测系统包括分别连接控制器的声探测气象雷达、大气温湿度传感器和大气压力传感器；所述供电系统包括光伏发电装置、风力发电装置、变流器装置及电能储藏装置；所述光伏发电装置、风力发电装置分别通过变流器装置连接电能存储装置，电能储藏装置连接控制器，用于向控制器供电。提高了发电的可靠性。同时通过采用高可靠性的变流器模块与发电机提高风力发电模块的可靠性与发电效率。
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公开(公告)号：CN116032016B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310136554.3
申请日：2023-02-20
申请人： 沈阳嘉越电力科技有限公司
IPC分类号： H02J13/00 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了智慧风电场运行状态在线监测预警系统及预警方法，包括数据采集模块、数据处理模块、第一分析模块、预警模块、第二分析模块、风电场调节模块、判断模块；数据采集模块，用于采集风电场的数据信息，并将数据信息传递至数据处理模块。本发明在发现模拟时的数据发生偏差但是偏差的数值较小时，通过风电场调节模块对模拟风电场进行停止操作，通过风电场调节模块对偏差的数据智能化调节，使风电场模拟数据达到标准，再通过风电场调节模块继续控制风电场的运行，如此可有效地防止模拟的数据发生微小的偏差时对风电场模拟做出失败的提示，可有效地降低风电场模拟失败的次数，进而提高风电场模拟的效率。
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公开(公告)号：CN116154755A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211566751.0
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： H02J3/00 , H02J3/38 , G06F16/2458 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于深度分解架构的长距离风力发电功率预测方法，包括：对风电场气象数据、设备监测数据、风力发电机组基础数据进行数据预处理操作；将处理后的数据按照时间排序，送入到序列分解单元中。基于卷积核滑动平均计算，对时间序列进行平滑，分离周期项和趋势项。周期项使用自相关机制，基于序列的周期性质来进行依赖挖掘，并聚合具有相似过程的子序列。趋势项，使用累积的方式，逐步从预测的隐变量中提取出趋势信息，融合周期项和趋势项送入全连接层，得出风力发电功率预测结果。本发明可以有效解决风力发电功率预测结果受限于分解效果导致不准确的问题，并且在不显著降低模型计算时间的同时，有效提高长距离输出电力功率预测精度。
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公开(公告)号：CN114336913A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111528412.9
申请日：2021-12-15
申请人： 沈阳嘉越电力科技有限公司
IPC分类号： H02J7/14 , H02J7/35 , H02K7/18 , H02K16/02 , H02K1/2798 , H02K1/14 , H02K3/28 , H02S10/12 , H02S10/20 , G01S15/88 , G01W1/02
摘要： 一种具有发电机供电系统的声雷达测风装置及控制方法，属于气象测量技术领域。包括探测系统、供电系统及控制器，探测系统、供电系统分别与控制器连接；探测系统包括分别连接控制器的声探测气象雷达、大气温湿度传感器和大气压力传感器；供电系统包括光伏发电装置、风力发电装置、第一、第二变流器及电能储藏装置；光伏发电装置、风力发电装置分别通过第一、第二变流器连接电能存储装置，电能储藏装置连接控制器，风力发电装置包括桨叶及发电机，发电机为单定子双转子六相轴向磁通永磁电机，桨叶为两个，对称设置在两转子轴上。通过同时采用光伏发电装置与风力发电装置进行发电，提高了发电的可靠性。
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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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公开(公告)号：CN115034128A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210455613.9
申请日：2022-04-27
申请人： 沈阳嘉越电力科技有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F113/06 , G06F119/02
摘要： 本发明属于风电场数据处理领域，具体地而言为一种智慧风电场智慧风电场风电机组评价方法，将风电场数据进行数据抽取以及清洗融合，清洗融合后的数据进行风电大数据的关联分析，保留与状态评估密切相关的数据特征，删减与具体业务不关联或弱关联的维度；基于风轮、机舱和塔筒的机组模型结构划分，分析叶片、变桨系统、塔筒、发电机以及齿轮箱的运行状态；采用关联分析后的数据，按部件级建立安全性指标，按照整机级建立经济性、可靠性指标，其中安全性指标为智慧风电场的实时状态评估模型做支撑，经济性与可靠性从长期角度判断机组状态下降情况。解决大量风电数据处理以及评价繁琐的问题。
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公开(公告)号：CN116032016A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310136554.3
申请日：2023-02-20
申请人： 沈阳嘉越电力科技有限公司
IPC分类号： H02J13/00 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了智慧风电场运行状态在线监测预警系统及预警方法，包括数据采集模块、数据处理模块、第一分析模块、预警模块、第二分析模块、风电场调节模块、判断模块；数据采集模块，用于采集风电场的数据信息，并将数据信息传递至数据处理模块。本发明在发现模拟时的数据发生偏差但是偏差的数值较小时，通过风电场调节模块对模拟风电场进行停止操作，通过风电场调节模块对偏差的数据智能化调节，使风电场模拟数据达到标准，再通过风电场调节模块继续控制风电场的运行，如此可有效地防止模拟的数据发生微小的偏差时对风电场模拟做出失败的提示，可有效地降低风电场模拟失败的次数，进而提高风电场模拟的效率。
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公开(公告)号：CN115864448A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310175131.2
申请日：2023-02-28
申请人： 沈阳嘉越电力科技有限公司
IPC分类号： H02J3/24
摘要： 本发明公开了一种风电场电网频率快速调节方法及系统，所述调节方法包括以下步骤：通过获取风电场的环境参数以及设备参数，将环境参数与设备参数通过归一化处理建立输出功率浮动系数，通过输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果，判断调节系统是否需要提前进入响应状态，使调节系统提前进入响应状态，可在电网频率与标准频率的差值绝对值大于偏差值时快速进行调节，减少响应时间，提高调节速度，保证电力系统的稳定运行，进入响应状态的过程中。本发明可提前预测调节系统自身的状态，从而在调节系统出现故障前就依据输出功率浮动系数与梯度阈值对比结果调节电网频率，进一步提高风电场电力系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN114997578A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210454603.3
申请日：2022-04-27
申请人： 沈阳嘉越电力科技有限公司
摘要： 本发明属于风电技术领域，具体地而言为一种基于深度学习的智慧风电场实时状态评估方法，该方法包括：根据风电场历史故障记录，提取SCADA系统中故障发生前的指标运行数据，采用聚类分析对风电场历史状态进行标记划分；构建基于神经网络算法的实时状态评估模型，并采用实时状态评估模型评估风电场健康、风险或故障的运行状态；采用时间序列法预测风电场运行状态的劣化趋势，并对风电场非健康状态以及状态劣化程度超过设定阈值的风电机组进行安全预警。解决风电场感知信息不足，不能全面反映风电场实时运行状态的问题，实现海量数据的高效处理。
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