公开(公告)号：CN113408071A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110689904.X

申请日：2021-06-22

申请人： 鲁能集团有限公司 ,  都城伟业集团有限公司

发明人： 徐进 ,  丁显 ,  刘亦石

IPC分类号： G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06F119/12

摘要： 本发明公开了一种风电机组塔筒姿态预测方法及系统。该方法包括：获取风机塔筒姿态多元时间序列数据；利用改进C‑C方法对多元时间序列数据进行相空间重构；对于相空间重构后的多元时间序列数据，构建多个对应的初始预测模型；所述初始预测模型为支持向量回归机模型；采用序贯最小方法优化各所述初始预测模型；基于相空间重构后的多元时间序列数据对各优化后的预测模型进行训练；通过各训练后的预测模型对风机塔筒姿态进行预测。本发明利用相空间重构方法对时间序列进行了处理，并建立了加权SVR预测模型，即采用序贯最小方法优化各支持向量回归机模型，同时对其停机准则和模型参数进行了优化；从而使其能够更加准确的预测风机塔筒的姿态，实现故障的预测。

公开(公告)号：CN113408071B

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202110689904.X

申请日：2021-06-22

申请人： 中国绿发投资集团有限公司 ,  鲁能集团有限公司 ,  都城伟业集团有限公司

发明人： 徐进 ,  丁显 ,  刘亦石

IPC分类号： G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06F119/12

摘要： 本发明公开了一种风电机组塔筒姿态预测方法及系统。该方法包括：获取风机塔筒姿态多元时间序列数据；利用改进C‑C方法对多元时间序列数据进行相空间重构；对于相空间重构后的多元时间序列数据，构建多个对应的初始预测模型；所述初始预测模型为支持向量回归机模型；采用序贯最小方法优化各所述初始预测模型；基于相空间重构后的多元时间序列数据对各优化后的预测模型进行训练；通过各训练后的预测模型对风机塔筒姿态进行预测。本发明利用相空间重构方法对时间序列进行了处理，并建立了加权SVR预测模型，即采用序贯最小方法优化各支持向量回归机模型，同时对其停机准则和模型参数进行了优化；从而使其能够更加准确的预测风机塔筒的姿态，实现故障的预测。

公开(公告)号：CN113187674A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110689916.2

申请日：2021-06-22

申请人： 鲁能集团有限公司 ,  都城伟业集团有限公司

发明人： 徐进 ,  宫永立 ,  刘亦石

IPC分类号： F03D17/00 ,  F03D7/02

摘要： 本发明涉及一种风电机组变桨系统的故障确定方法及系统。该方法包括：获取变桨系统动力学模型；根据变桨系统动力学模型获取风机变桨系统发生故障后的数据；根据发生故障后的数据训练卷积神经网络，确定训练后的卷积神经网络；获取当前的桨距角、当前的桨距角测量值、当前的主传动轴转矩、当前的发电机转子实际转速以及当前的发电机转速测量值；根据当前的桨距角测量值、当前的主传动轴转矩、当前的发电机转子实际转速以及当前的发电机转速测量值以及训练后的卷积神经网络确定当前预测的桨距角；根据当前预测的桨距角与当前的桨距角确定风机变桨系统的故障诊断结果。本发明能够准确有效地检测和确定故障，同时对故障幅值的变化进行准确有效的预测。