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公开(公告)号：CN117167190A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310969607.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明属于控制和能源领域，具体公开了一种基于鲁棒非线性自适应控制的风力发电机轴系扭振抑制方法，包括：首先对双馈风机的轴系模型、电气模型进行建模，并分析其轴系扭振引发机理，定义风机轴系扭转角偏差，然后将双馈风机模型转化为二阶非线性系统形式，对变换后的模型设计轴系扭振抑制器，保证转换后系统的渐近跟踪性能，有效抑制风机在遭遇大扰动时的轴系扭振问题。在所设计的轴系扭振抑制器中，风电并网系统中的不确定动态通过在线神经网络进行近似，而外部干扰和神经网络的重构误差由误差符号积分鲁棒项进行补偿。本发明能够克服现有模型中的不确定性，增强控制系统的鲁棒性，具有抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN117610449A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311527921.9
申请日：2023-11-16
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F30/28 , G01P3/36 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/243 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开一种基于GRA‑XGBoost的风电机组入流风速估计方法，包括以下步骤：基于风电机组记录的SCADA时序数据，筛选有效数据；根据风电机组的运行控制策略划分风速区间，得到各风速区间下的子数据集；在各个子数据集内，选取灰色关联度高的特征值输入到XGBoost模型；以激光雷达测风数据为参考的真实风速值，作为模型的目标向量进行训练；根据设定的预测模型评价指标，调整优化模型参数，得到满足条件的子模型结果和全风速段的GRA‑XGBoost风速估计组合模型；通过在线部署模型，得到实时有效的入流风速估计值。本发明不仅能够克服机舱传递函数实用性较差的问题，还具有较高的拟合精度和更低的预测误差。
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公开(公告)号：CN117520875A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311527922.3
申请日：2023-11-16
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开一种风电机组SCADA数据异常标注方法，包括空间数据划分阶段和时间特征提取阶段，具体步骤流程如下：获取风电机组完整SCADA数据并进行风速区间划分与停机数据剔除；获取的不同风速区间的数据，采用核密度估计的方法获取功率的非参数化分布表达；获取整体风速区间下的可疑样本集合；确定可疑样本区间，并计算每个区间对应的差分序列；获取的相对残差序列和差分序列，构建三种不同特征序列，并采用K‑Means聚类算法，获得四种不同形态的数据点类别。实现了对不同类型数据如正常样本、离群点、变点和故障样本进行精准辨识和标注，为下游任务提供了准确的标签信息和可靠的数据支持。
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公开(公告)号：CN117212049A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310969618.8
申请日：2023-08-03
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明属于控制和能源领域，具体公开一种低风速区变速风力发电机线性最优输出调节控制算法，包括以下步骤：针对低风速区风力发电机的传动轴模型和塔架模型的非线性系统在平衡工作点处进行线性化；利用连续波激光雷达的风速测量数据构建可以生成扰动风速信号和线性风机系统被控输出跟踪信号的外部动态系统；定义被控输出跟踪误差，基于跟踪误差渐近收敛到零，针对线性风力发电机系统设计包含前馈和反馈控制的输出调节控制率；通过最小化含有疲劳载荷量的性能指标函数，使用坐标变换，在线性输出调节控制率的基础上求出线性最优输出调节控制率。本发明在降低风力发电机的塔架和传动轴的疲劳载荷的同时，只牺牲了少部分的发电量。
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公开(公告)号：CN116886397A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310971110.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 浙江大学 , 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , G06N3/0464 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种面向电网虚假数据注入攻击检测的轻量化模型自动搜索方法。针对混合精度量化的攻击检测模型难以设计的问题，提出了基于遗传算法的模型自动搜索方法，可以面向不同的电网结构和性能要求，自动搜索出对应的轻量化攻击检测模型；针对遗传算法收敛速度慢的问题，提出了对应的搜索加速方法来加快搜索过程。本发明能够实现轻量化攻击检测模型的全自动化设计与搜索，解决不同电网中轻量化模型设计复杂且耗时、需要大量专家知识的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118228445A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410187084.8
申请日：2024-02-20
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种面向风场的分布式数据驱动场级优化方法，包括以下步骤：基于发电效率对所有风向划分子区间；基于动态风况下对子区间发电效率进行优化；采用分布式数据驱动对子区间在线并行优化。本发明分布式数据驱动的场级优化方法，随着变化的风况实时变化，实现复杂风况下大规模风场的并行优化，能够极大得减少尾流效应对风场发电的影响，解决了传统贪婪控制策略仅考虑每台风机最大发电，忽略风场尾流的问题；对划分机群的风场进行并行优化，提高了大规模风场的发电效率，并通过基于发电效率的优化子区间划分方法，将动态优化转化为多个静态子进行迭代优化，解决了数据驱动针对大规模风场以及复杂风况下所存在的优化效率低的问题。
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公开(公告)号：CN118211094A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410187089.0
申请日：2024-02-20
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G01M13/021
Abstract: 本发明公开一种风电机组齿轮箱故障检测的方法，包括离线模型训练和在线故障检测两个阶段，离线模型训练阶段包括运行状态分类和分类‑回归模型训练，运行状态分类采用基于动态时间规整DTW的运行状态无监督分类方法，分类‑回归模型训练采用结合采样权重分配策略的分类—回归算法；在线故障检测阶段采用基于残差超限百分比预警机制的故障检测置信度计算策略。本发明在检测过程中，故障检测方法基于数据驱动，能够充分考虑到齿轮箱的不同运行状态；通过对不同运行状态的独立检测，实现齿轮箱复杂运行条件下的故障检测。另外，采用采样权重分配策略，能够克服数据不平衡问题带来的影响，使分类模型表现更佳，达到更好的在线故障检测效果。
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公开(公告)号：CN117365869A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311527917.2
申请日：2023-11-16
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种风电机组桨叶扫塔故障的自适应预警策略设计方法，包括步骤：基于SCADA系统的海上风电机组数据采样，获取SCADA正常行为数据集；对数据集的数据进行预处理，构建训练样本；对训练样本权重重分配；提取训练样本振动频域特征；正常行为建模，计算残差序列；训练残差分布，统计训练残差序列中连续大于阈值上限或小于阈值下限的最大个数，记为连续最大超限次数，并作为训练流程中的最终输出结果；进行在线应用阶段。本发明通过设计训练样本权重自适应分配策略，考虑不同风况下样本不均衡易导致建模精确性不均衡，对训练样本中占比较小的恶劣风况赋予更高的训练权重，保证了面向极端风况所引发的故障时结果的准确性和全面性。
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公开(公告)号：CN117148717A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310969617.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于智能切换机制的异构多智能体系统容错控制方法，包括以下步骤：对于含有未知非线性动态、未知外部扰动及多种执行器故障的领导者‑跟随者模式的异构多智能体系统，定义一致误差，根据一致误差设计切换性能指标，进而设计切换函数，通过反步算法设计分布式自适应容错控制律，使跟随者智能体的输出能跟踪上领导者智能体的输出，并且系统中所有信号保持有界。同时，本控制方法考虑了存在未知非线性动态、多种执行器故障以及有界扰动的情况。本控制方法能克服模型中的不确定性，增强控制系统的鲁棒性，具有容错和抗干扰的能力。
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公开(公告)号：CN117150323A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310969610.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 浙江浙能嘉兴海上风力发电有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F18/23 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种基于风场尾流模型的机群划分方法。包括以下步骤：改进PARK尾流模型，加入偏航角对尾流的影响；利用风机之间的尾流信息，构建风场尾流权值无向图；将谱聚类算法与尾流模型融合，基于图理论与最优化理论，将风场尾流权值无向图划分为独立的子图，实现合理的机群划分。基于改进的风场尾流模型，得到更准确的尾流信息，同时利用谱聚类的理论基础，不仅可以实现最小化被忽略的风场尾流效应，同时尽量保证不同风场子集之间的风机数量均衡。本发明更加合理的机群划分策略有利于提升并行优化的风场发电效率。
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