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公开(公告)号：CN114483478B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202111574752.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SCADA大数据的风电场故障预警方法，涉及风电场故障预警技术领域，包括风电场本体、风电设备、无线收发模块组和备用电池组，还包括，步骤S1：温度采集单元实时不间断采集风电场本体电力线路上的温度变化情况；步骤S2：湿度采集单元实时不间断采集风电场本体电力线路上的湿度变化情况；步骤S3：电压在线监测单元实时不间断采集风电场本体电力线路上的电压变化情况。该基于SCADA大数据的风电场故障预警方法通过实时监测风电场电力线路上的温度、湿度和电压变化情况能够实时监测风电场电力线路的运行情况，提前发现并处理风电场故障信息，及时提供风电场故障预警信息，保证风电场安全运行。
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公开(公告)号：CN114320773B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111580061.6
申请日：2021-12-22
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于功率曲线分析与神经网络的风电机组故障预警方法，充分利用SCADA数据，且不需要对风电机组复杂的物理特性进行分析，将该方法分别用于风电场的变桨系统和偏航系统的故障预警，进一步证明方法的有效性，LPP特征提取降低了建模和预测的难度，提高了预测精度，神经网络算法中的极端学习机在学习速度和泛化性能上都比传统的BP神经网络更有优势，与极端学习机预测模型对比，核极端学习机预测模型在稳定性和预测精度上有一定的改善，信息熵方法结合熵的概念，能够对数据的变化剧烈程度进行量化，该方法能够实现风电机组早期故障的检测，从而达到故障预警的目的。
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公开(公告)号：CN114483479B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202111590033.2
申请日：2021-12-23
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司
IPC: F03D17/00 , F03D80/60 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的风机高温降容状态评估方法，包括具体以下步骤：步骤一：数据采集模块对风电机组工作环境的数据进行采集；步骤二：再由数据传输模块将数据采集模块中采集的当前运行环境温度数据经过控制模块传输到数据对比模块中，与数据对比模块中预设环境温度范围进行比较；步骤三：控制模块对获得的训练集和测试集进行随机森林生成训练，生成风机高温升降容状态随机森林智能体；步骤四：分析模块利用满足准确率的随机森林智能体进行实时运行风险判定分析，从而实时获得风机高温降容状态评估结果。本发明便于在对风机高温降容状态评估之前，先对工作环境温度进行降温，避免使得机组状态进一步恶化导致各类故障的发生。
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公开(公告)号：CN118462495A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410467241.0
申请日：2024-04-18
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
IPC: F03D17/00 , G08B21/18 , G06F18/23 , G06F18/2433 , G06N3/09 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种同风场工况特征偏离预警方法及系统，涉及风场工况预警技术领域，该方法包括：明确目标风场，进行历史多源信息整合，获取目标风场历史数据集，构建工况数据库；提取历史偏离数据，获取历史偏离结果；设置监测周期，对历史偏离结果进行聚类，获取偏离簇，进行传感装置布设；搭建初始工况特征偏离预警模型，进行初始工况特征偏离预警模型算力分配并训练，获取工况特征偏离预警模型；对目标风场进行数据采集，获取实时数据，输入工况特征偏离预警模型，获取工况偏离预警信息；根据工况偏离预警信息进行可视化预警。本发明解决现有技术存在预警速度慢、准确性不高的技术问题，达到提高预警效率和预警准确性的技术效果的技术效果。
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公开(公告)号：CN114510512B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202111574771.8
申请日：2021-12-21
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司
Inventor： 张舒翔 , 徐志轩 , 吴立东 , 唐宏芬 , 尹男 , 曹庆才 , 张建新 , 张树晓 , 张礼兴 , 郭旭峰 , 荀佳萌 , 曹善桥 , 高德兰 , 刘显荣 , 石如心 , 王娟
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , H02J7/35 , H02J13/00 , H05K5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与多重集成的风电短期功率预测方法，包括以下步骤：步骤一、使用数据收集装置获取待预测风电所在区域的气象数据；步骤二、数据收集装置通过预处理模块对获取的气象数据进行预处理；步骤三、针对气象数据不同变量，采用标准方法进行归一化处理；步骤三、对气象数据不同变量之间的相关性进行分析；步骤四、深度与多重集成式的神经网络结构设计；步骤五、利用训练样本数据对深度与多重集成式的神经网络进行训练；步骤六、在风电短期功率预测模块中，利用训练好的深度与多重集成式的神经网络模型对测试样本的风电短期功率进行预测。本发明便于更加全面的收集区域内的气象数据，使得数据有效性更强，避免数据单一性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116085212B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202211707588.5
申请日：2022-12-29
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
IPC: F03D17/00
Abstract: 本公开提供了一种一种新能源风电机组的运行状态实时监测方法及系统，涉及新能源发电技术领域，该方法包括：采集获得风电机组的机组设备信息；获得所述风电机组的历史故障信息，根据所述历史故障信息和所述机组设备信息确定状态监测点；获得第一状态监测数据；根据所述状态监测点，获得温度数据采集结果；根据所述温度数据采集结果对所述风电机组的运行状态进行监测，获得第二状态监测数据；根据所述第一状态监测数据和所述第二状态监测数据，生成所述风电机组的状态监测结果。解决了现有技术中存在的由于采集的机组监测数据单一，进而导致对设备的运行状态监测准确性不足、对后续的机组检修维护的辅助效果不佳的技术问题。
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公开(公告)号：CN118582347A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410483689.1
申请日：2024-04-22
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种变桨电机温升异常识别预警方法及系统，涉及风力发电技术领域，通过电机温度采集单元对变桨电机组进行变桨电机温度数据采集，通过环境数据采集单元对变桨电机组所在区域进行环境数据采集；构建同工况数据提取窗口，结合所述时间标识，获得多个同工况时间区间进行同工况数据提取，获得多个电机对齐温度集合，基于多个电机对齐温度集合进行温升计算，获得若干个相对温升值，获得温升偏差率，当若干个相对温升值大于/等于预设相对温升值，并且温升偏差率大于/等于预设温升偏差率时，进行温度异常预警，能够实现全面、及时、准确识别变桨电机温升异常，提高预警准确性，保障电机的性能和安全稳定运行的技术效果。
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公开(公告)号：CN118565821A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410483117.3
申请日：2024-04-22
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
IPC: G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了基于电机轴承状态监测的发电机卡滞预警方法及系统，涉及发电机卡滞预警技术领域，该方法包括：预设传感器组，获取目标电机轴承实时状态信息；对目标电机轴承实时状态信息进行数据预处理，获取目标电机轴承标准实时状态信息；对目标电机轴承标准实时状态信息进行分析，获取目标轴承异常数据；获取正常电机轴承运行数据，基于正常电机轴承运行数据设定轴承异常数据阈值；基于目标轴承异常数据与轴承异常数据阈值，确定轴承运行状态是否异常；若是，生成预警信息，进行预警。本发明解决现有技术存在轴承状态监测效率低下，难以实现对轴承状态的实时监测和预警的技术问题，达到对轴承状态实时监测效率，提高预警效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN118364627A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410482777.X
申请日：2024-04-22
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于组串分析的低效定位方法及系统，涉及电数据处理领域。所述方法包括：确定目标光伏组件，获取目标数据；建立限电状态判断模型；进行限电设备剔除，计算所述目标光伏组件的组串电流离散率和偏离度指标；搭建异常分析模型，进行组串一致性分析，并判断偏离度是否超过所述偏离度指标，生成组串结果；根据所述组串结果结合环境数据进行动态数据分析，获取处理结果；基于所述处理结果获取对应优化措施。采用本方法解决了现有技术中由于组串分析方法具有一定局限性，导致低效定位组件的精准度较低，效率较差的技术问题，实现了通过改进数据分析方法，达到提高低效定位的精准度的技术效果。
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公开(公告)号：CN118589997A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410483863.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 大唐可再生能源试验研究院有限公司 , 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
Abstract: 本申请提供的一种光伏逆变器的故障预测方法及系统，涉及故障预测技术领域，通过获取逆变器及环境监测仪的设备信息，对发电总容量大于预设发电量的时间分段进行提取；采集并基于实时数据的分布形态进行清洗异常数据；之后，计算逆变器分钟功率均值并进行异常数据分析；采用感知器算法建立限电状态判断模型并剔除限电设备，判断逆变器电压数值表现是否正常，发送逆变器失效结果，解决了现有技术中存在的一旦逆变器发生故障，会造成大量发电量，同时影响设备运行数据及告警的传输，加长故障处理周期的技术问题，达到了高效准确的进行光伏预警，避免设备损坏和经济损失的技术效果，并提高了预警效率和可靠性。
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