一种风力发电机组异常运行状态报警方法

    公开(公告)号:CN115496092A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211039721.4

    申请日:2022-08-29

    摘要: 本申请提出的风力发电机组异常运行状态报警方法、系统及存储介质中,获取风电机组的多个振动数据包,提取多个振动数据包中每个振动数据包的稀疏特征,并利用稀疏特征构建训练数据集和测试数据集,利用训练数据集和测试数据集对预设运行状态识别模型进行训练,得到目标运行状态识别模型,获取风电机组待分析的振动数据包,提取待分析的振动数据包的稀疏特征,并通过目标运行状态识别模型对待分析的振动数据包的稀疏特征进行分析,若状态分析结果为故障状态则进行报警。由此,本申请提取到的特征比较全面,进而使得风电机组的状态分析结果更加准确,提高了风电机组异常运行状态报警的准确度。同时,本申请提取特征的过程更加简便、适用范围广。

    一种面向运维的海上风电机组故障间隔时间预测方法

    公开(公告)号:CN113537627A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110888526.8

    申请日:2021-08-04

    IPC分类号: G06Q10/04

    摘要: 本发明公开了一种面向运维的海上风电机组故障间隔时间预测方法,通过提出一种改进的GM(1,1)模型应用于海上风电机组的故障间隔时间预测,改进的GM(1,1)模型对背景值和参数a、b的计算方式进行了优化,从理论分析层面提高了模型的预测精度;同时,结合海上风电机组的运行环境特点,考虑到其故障间隔时间的随机波动特性,在优化后的模型中加入了残差序列,并采用变周期的三角函数对其进行建模;采用人工蜂群算法对残差序列模型的参数进行优化求解,计算了各个数据点的残差值,并通过将其叠加到原始数据的预测值上来减小模型的预测误差。本发明故障间隔时间预测方法,能够有效地预测海上风电机组的故障发生时间,为海上风电机组的及时维修和故障预防提供指导。

    风电机组性能退化与延寿的动态调整方法

    公开(公告)号:CN117028169A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311073378.X

    申请日:2023-08-24

    IPC分类号: F03D17/00

    摘要: 本发明提供了风电机组性能退化与延寿的动态调整方法,提高风电机组的性能和寿命。其包括以下步骤:S101、在风电机组上安装传感器、摄像头和麦克风,以收集运行数据、视觉数据和声音数据;S102、将收集到的数据通过无线网络传输到云端服务器,并进行本地处理和存储;S103、利用数据分析和机器学习方法,建立风电机组的性能模型和寿命预测模型,对风电机组进行状态诊断和健康评估;S104、根据风电机组的状态诊断和健康评估结果,利用模糊控制和优化算法,自动调整风电机组的工作参数;S105、通过图形化界面和语音交互技术,向风电机组的运维人员展示风电机组的运行状态、性能曲线、寿命预测、故障报警信息,并提供智能化的维护建议和故障诊断方法。

    风电机组故障模拟控制方法和故障模拟试验台

    公开(公告)号:CN115539321A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211084314.5

    申请日:2022-09-06

    IPC分类号: F03D17/00

    摘要: 本发明公开了一种风电机组故障模拟控制方法和故障模拟试验台。本发明的风电机组故障模拟控制方法包括以下步骤:S1:对风电机组植入故障,或使用有故障风险的风电机组进行故障模拟试验;S2:使用驱动系统驱动所述风电机组运行,以对所述风电机组进行加载;S3:监测所述驱动系统以及所述风电机组中转动部分的运动参数,所述运动参数包括如下至少一种,转速参数、振动参数,当所述运动参数处于设定区间内时,继续进行所述故障模拟试验,当所述运动参数超出所述设定区间时,关闭所述驱动系统,所述故障模拟试验暂停。该方法能够根据运动参数判断风电机组以及驱动系统的运行状况,避免因故障劣化发生安全事故。