公开(公告)号：CN116892489A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310589242.8

申请日：2023-05-24

Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司

Inventor： 陆超 ,  侯鹏 ,  何国栋 ,  沈洋 ,  王恩予 ,  朱金奎 ,  吴伊雯 ,  施小华 ,  施前伟 ,  周来 ,  阎越圣 ,  戚远航 ,  杨之乐 ,  胡俊杰 ,  杨扬

IPC: F03D17/00 ,  G01H17/00

Abstract: 本发明公开了一种基于声发射及振动的风机传动链状态监测方法，包括：根据风机运行状态选择只采集声发射数据或者同时采集声发射数据和振动数据作为监测数据；分频段计算监测数据的特征指标，发送并保存原始波形数据和每个特征指标；在每个频段内根据监测数据的特征指标计算其历史趋势指标；综合监测数据的特征指标和历史趋势指标作为监测指标，根据监测指标阈值判断传动链状态；还公开了一种应用该方法的风机传动链状态监测系统。本发明基于声发射及振动的状态监测方法，能弥补单一振动信号在低转速及轴承早期高频故障信号诊断预警方面的劣势，能够有效监测早期缺陷故障产生的高频段信号，提升状态预警的准确度，以便于及时准确地发现故障问题。

公开(公告)号：CN116892483A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310562488.6

申请日：2023-05-18

Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司

Inventor： 王恩予 ,  侯鹏 ,  朱金奎 ,  沈洋 ,  雪小峰 ,  施小华 ,  阎越圣 ,  陆超 ,  吴伊雯 ,  何国栋 ,  林感 ,  储著宇 ,  张宝龙 ,  蔡得生 ,  寿春晖 ,  高斌 ,  戚远航 ,  金荣森 ,  杨之乐 ,  张墨苇

IPC: F03D7/00 ,  F03D17/00

Abstract: 本发明公开了一种基于机舱风速传递函数的机组控制方法，包括以下步骤：S1：获取机组运行数据和测风塔运行数据，基于机组运行数据筛选物理量；S2：对机组运行数据进行有效性处理得到第一数据集；S3：压缩、合并物理量和测风塔运行数据；S4：基于风向区间以测风塔运行数据表征机组运行数据得到第二数据集；S5：基于反向传播神经网络建立并训练机舱风速传递函数模型得到机舱风速传递函数；S6：基于机舱风速传递函数确定来流风速，基于来流风速控制机组。本发明的有益效果是：不依赖机械传动效率和电气效率计算来流风速，能提高来流风速的精确度从而提高机组控制的有效性和安全性。

公开(公告)号：CN116894198A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310501184.9

申请日：2023-05-06

Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司

Inventor： 侯鹏 ,  王恩予 ,  沈洋 ,  朱金奎 ,  何国栋 ,  阎越圣 ,  陆超 ,  吴伊雯 ,  储著宇 ,  章巍 ,  陈学奇 ,  邱雄挺 ,  俞刚 ,  林感 ,  王银丰 ,  杨之乐 ,  金荣森 ,  丰米宁

IPC: G06F18/23213 ,  G06N3/006 ,  G01P5/00

Abstract: 本发明公开了一种风机机舱风速传递函数的计算方法，包括：S1、收集风机的风速数据并进行预处理，筛选出符合条件的风速数据并排序；S2、提取风速特征数据，并通过聚类算法将所有风速特征数据分为若干个聚类；S3、计算每个聚类的数据的拟合函数，并对所有拟合函数进行加权，构建机舱风速传递函数；S4、构建风机的机舱风速传递函数参数优化模型，优化参数得到最终的机舱风速传递函数。本发明针对采集到的风速数据通过聚类算法确定强相关机组，避免了人工判断受其他影响较小的风速数据的局限；并进一步利用优化算法确定各主体影响因素对风速传递函数的影响，提高机舱风速传递函数的精度。

公开(公告)号：CN118589467A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410503545.8

申请日：2024-04-25

Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司

Inventor： 陆超 ,  侯鹏 ,  朱金奎 ,  吴伊雯 ,  何国栋 ,  沈洋 ,  王恩予 ,  林玮 ,  项泽 ,  郁洋 ,  戚远航 ,  金荣森 ,  杨之乐

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了一种风电场站超短期功率预测方法，包括：获取机组侧的历史数据和测风塔侧的历史数据，并对数据进行预处理；将预测时间分为若干个步长，基于预处理后的历史数据，构建并训练得到机组侧的多步长预测模型和测风塔侧的多步长预测模型；进行功率预测得到机组侧的功率预测结果以及测风塔侧的总功率预测结果，对两者进行融合得到超短期功率预测结果。本发明分别从机组侧与测风塔侧两种不同路径对风电场的功率进行预测，并基于机组功率方差阈值观测的结果融合方法进行融合得到超短期功率预测结果，提高了风场超短期功率预测的精度；采用多步预测融合的方法代替常规的单步预测，在不同预测时长下都有较高的准确率与稳定性。

公开(公告)号：CN116894508A

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202310418243.6

申请日：2023-04-14

Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司

Inventor： 侯鹏 ,  林感 ,  雪小峰 ,  朱金奎 ,  吴伊雯 ,  何国栋 ,  沈洋 ,  陆超 ,  王恩予 ,  戚远航 ,  王莞珏 ,  杨之乐 ,  金荣森 ,  高斌 ,  胡俊杰

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/25 ,  G06N3/006 ,  G06F111/08 ,  G06F113/06

Abstract: 本发明公开了一种海上风电场风机的近规则选址方法，旨在解决目前海上风电场风机的规则布局会造成较大的发电量损失的问题，包括以下步骤：S1，根据给定的风电场建设边界进行风机布局，建立风机在建设边界上的优化布局模型；S2，根据输入变量建立建设范围内风机的坐标表示模型，并确定风电场建设范围内的风机数目；S3，根据自适应粒子群算法对变量进行优化并输出最佳结果，根据最佳结果确定最佳选址方案。本发明在风电场内以及边缘部分分别形成规则排列，形成一种近规则排布的优化方案，运维方便，稳定性高，相比于规则化选址方法进一步提升发电量。