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公开(公告)号：CN118038743A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410055603.5
申请日：2024-01-15
Applicant: 运达能源科技集团股份有限公司 , 浙江大学
IPC: G09B23/18
Abstract: 本发明公开了一种浮式风机半物理模型试验装置及试验方法，包括浮体、塔筒、机舱、风扇阵列以及叶片模拟装置；塔筒的下端通过塔基六维力传感器与浮体固定，塔筒的上端通过塔顶六维力传感器与机舱固定；机舱包含伺服电机、扭矩传感器、联轴器、轴承座和加速度传感器；叶片模拟装置包括轮毂以及通过固定件与轮毂相连接的叶片；轮毂可转动的设置在轴承座上；伺服电机的输出轴通过联轴器与轮毂连接；风扇阵列包括十字形的连接件以及固定在连接件水平方向两端和竖直方向两端的电机，每个电机对应设有桨叶；连接件通过轴承座与机舱相连接。本发明通过对风扇阵列的转速调控精确实现期望的气动载荷，不依赖造风系统，响应速度快，气动载荷模拟精度更高。
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公开(公告)号：CN117387938A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311312387.X
申请日：2023-10-09
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司 , 浙江大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/00 , G01M13/02 , G06F17/14
Abstract: 本申请涉及风力发电机组齿轮箱检测领域，公开了一种齿轮箱运行状态检测方法、装置、设备及介质，包括：采集SCADA系统记录的历史健康数据集；历史健康数据集包括齿轮箱处于健康运行状态时产生的时序数据；构建包含混合膨胀卷积结构和图卷积结构的图神经网络；利用历史健康数据集训练图神经网络，得到用于获取预测值并记录预测值与历史健康数据集之间的残差值的目标行为模型；将待测齿轮箱的实时运行数据集输入至目标行为模型，获取预测数据并计算预测数据与实时运行数据集之间的残差；根据计算的残差与记录的残差值的比较结果，得到待测齿轮箱的运行状态。这样能够实现齿轮箱行为的精确建模，为齿轮箱运行状态的在线检测提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN118779731A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410685481.8
申请日：2024-05-30
Applicant: 浙江大学 , 运达能源科技集团股份有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/21 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于风机故障检测领域，公开了一种用于多元时间序列数据的异常检测方法，包括如下步骤：步骤1，时序数据分割模块将整个时间序列数据分割成等长的时间片段；步骤2，互相关编码单元挖掘时间片段和变量之间的相互关联信息；步骤3，对抗自编码模块训练出生成器和鉴别器用于异常检测；步骤4，异常判定模块根据得到的生成器和鉴别器计算得出片段生成器误差以及片段鉴别器误差作为异常判断的依据，并计算出两类片段误差的异常值判定边界，从而判定各时间段是否存在异常情况。本发明可以挖掘到多元时间序列数据中的时间依赖和相互关联。本发明结合了分割技术和互相关编码单元，能够提高异常检测算法的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN118780632A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410685483.7
申请日：2024-05-30
Applicant: 运达能源科技集团股份有限公司 , 浙江大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F17/15
Abstract: 本发明属于电力领域，公开了一种电碳因子预测方法，包括以下步骤：利用潮流追踪算法计算出用户侧电碳因子数据，对用户侧电碳因子数据进行预处理，并将其划分为训练集、测试集和验证集；构建电碳因子预测模型；通过训练集、测试集和验证集对电碳因子预测模型进行训练、测试、验证，得到最优的电碳因子预测模型；确定未来所需的电碳因子步长，通过最优的电碳因子预测模型得到预测结果。本发明使用编码器‑解码器结构作为主要框架，采用去平稳化模块对数据进行平稳化，去除数据不可预测部分，并在预测输出处还原数据的非平稳性，提高预测精度，同时在此基础上引入TDBlock以充分挖掘电碳因子数据中复杂的时序信息和维度间信息，提高特征提取能力。
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公开(公告)号：CN118211612A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410362937.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 运达能源科技集团股份有限公司 , 浙江大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于动态双向时间卷积掩码自编码的预训练模型，包括动态双向时序卷积模块、编码器特征提取模块、动态缺失嵌入模块和预训练模块。在动态双向时序卷积模块利用自注意动态嵌入的方法标记所有缺失位置避免直接对缺失位置进行插补，避免了插补过程中的二次误差；在编码器特征提取块通过掩码自编码器架构可生成下游可迁移编码，直接解决了传统流程中的训练冗余问题；动态缺失嵌入模块在动态位置嵌入DPE的端到端设计，使预训练模型能够在一次网络扫描过程中在缺失条目生成可靠的嵌入；在预训练模块通过混合数据输入策略和加权损失函数加速了动态位置嵌入模块的收敛过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118148834A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410362938.1
申请日：2024-03-28
Applicant: 浙江大学 , 运达能源科技集团股份有限公司
IPC: F03D7/02
Abstract: 本发明公开一种基于外系统缓解风机疲劳载荷的动态输入控制策略，具体步骤如下：针对非线性风机数学模型在不同工作点进行线性化，得到线性变参数风机模型；引入线性变参数风机模型来模拟外系统，利用外系统的输出信号r和d来模拟线性变参数风机模型的参考信号和外部干扰信号；求解最优控制问题，计算出最优控制率u*；通过连续波激光雷达得到有效风速的估计值#imgabs0#引入线性变参数风机模型来模拟外系统动力学，确保误差信号e最终趋于零，即风机的外部干扰信号d被渐近抑制，并且被控输出z渐近跟踪期望的参考信号r。本发明在降低风机疲劳载荷的同时最大化发电功率，不仅降低了求解最优控制问题的复杂性，而且从理论上解释了控制器可以减轻风机传动轴和塔架的疲劳载荷的原因。
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公开(公告)号：CN117439783A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311388445.7
申请日：2023-10-24
Applicant: 浙江大学 , 运达能源科技集团股份有限公司
Abstract: 本申请涉及风电机组信息安全领域，公开了一种风电机组安全控制方法、装置、设备及介质，该方法包括：根据风电机组结构建立风电机组动力学模型；风电机组动力学模型添加有异常观测器和弹性控制器；根据联合网络攻击特征建立针对风电机组的联合攻击模型；将联合攻击模型输入至风电机组动力学模型中；利用异常观测器估计联合攻击模型中的虚假数据，同时利用弹性控制器做出相应的控制调整。这样可以解决在具有非线性特征的风电机组系统中的联合攻击建模及防御问题，进而提高风电机组抵御联合攻击的弹性水平，有效降低联合攻击对风电机组的恶意影响。
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公开(公告)号：CN117268757A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311311014.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司 , 浙江大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本申请涉及风力发电机组轴承检测领域，公开了一种风力发电机组轴承故障预警方法、装置、设备及介质，包括：根据风力发电机组的SCADA历史数据，建立针对轴承温度的估计模型，并利用估计模型获取验证残差序列；根据验证残差序列，利用3‑sigma原则确定轴承温度残差预警阈值并获取基准预警分数；利用估计模型获取待测数据对应的应用残差序列；将应用残差序列与残差预警阈值进行比较，得到应用残差序列的超限情况并计算对应的超限预警分数；当该分数超过基准预警分数时，则进行轴承故障预警。这样考虑了残差序列的波动对轴承故障预警结果输出的影响，能够有效降低风力发电机组轴承故障漏报与误报的风险，实现准确可靠的故障预警。
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公开(公告)号：CN117251686A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311301767.3
申请日：2023-10-09
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本申请涉及数据缺失值填充领域，公开了一种SCADA数据集缺失值填充方法、装置、设备及介质，包括：对风力发电机组的SCADA数据集进行预处理，建立掩模矩阵；根据掩模矩阵，分别计算补全任务与重构任务的损失函数；构建基于自注意力机制的数据缺失值填充模型；利用补全任务与重构任务的损失函数对数据缺失值填充模型进行优化训练；通过训练好的模型对SCADA数据集进行缺失值填充。这样能够准确地捕捉序列数据中不同位置之间的关系，适用于风力发电机组中多变量之间的复杂依赖关系，在填充缺失值时更准确地考虑不同变量之间的关联，提高数据填充的精度和效果，进而提高风电系统运行稳定性，准确监测运行状态，降低成本。
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公开(公告)号：CN118276552A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410362955.5
申请日：2024-03-28
Applicant: 浙江大学 , 运达能源科技集团股份有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开一种离散时间异构多智能体系统的分布式协同被动容错控制方法，包括以下步骤：对离散时间多智能体系统进行建模；设计分布式估计器；定义一致误差；设计切换函数；设计分布式理想控制器；调参，确定最佳参数。本申请设计分布式估计器，使得每个跟随者智能体能够只利用自身信息和相邻节点的信息对领导者的状态信息进行估计，并且估计值能够随时间增加收敛于领导者的真实状态；在定义一致误差的基础上，引入切换函数机制，使得在发生执行器故障时，不需要故障检测和隔离机制，系统就能够自动选择合适的工作模式，降低故障造成的影响；采用权重更新律对控制器中的参数进行调节，减少了更新参数的数量，降低计算负担，提高计算速度。
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