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公开(公告)号:CN116201684A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202310268617.0
申请日:2023-03-17
Applicant: 许昌许继风电科技有限公司 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
IPC: F03D7/00
Abstract: 本发明属于风力发电机组控制技术领域,具体涉及一种风力发电机组手动变桨控制方法及系统,该方法包括以下步骤:该方法包括变桨微动控制和变桨开桨控制,启动手动变桨强制使能功能;依据需求,若选择变桨微动控制,则控制叶片桨距角开桨至第二桨距角θMicro,其中,θMicro∈[70°,75°];若继续选择变桨开桨控制,则控制叶片桨距角开桨至[θMicro,θWork]范围内任一角度,其中,θWork为第一桨距角,θWork∈[‑4°,0°]。由此,本发明解决现有技术中风电机组的变桨系统采用手动控制方式时成本高、便利性差、可维护性差和安全性差的问题。
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公开(公告)号:CN114239412A
公开(公告)日:2022-03-25
申请号:CN202111572081.9
申请日:2021-12-21
Applicant: 许昌许继风电科技有限公司 , 华北水利水电大学
Abstract: 本发明属于风电技术领域,具体涉及一种复杂地形风电机组位置处实时风速计算方法及系统。该方法从风电场测风塔和风电机组SCADA系统获取历史风速、风向数据,利用模糊聚类算法将风速、风向相似和空间相关性强的风电机组聚为一类,并在此基础上,提出一种基于粒子群算法的聚类权值自适应调整策略,实现对风速、风向相似性聚类和空间相关性聚类的权值的自适应调整;利用鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核函数宽度,提高最小二乘支持向量机的计算速度和精度;利用测风塔和聚类后各类风电机组的风速、风向数据训练鲸鱼算法‑最小二乘支持向量机模型,然后利用训练好的鲸鱼算法‑最小二乘支持向量机模型实时计算各类风电机组位置处的风速。
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公开(公告)号:CN116976161A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310711007.3
申请日:2023-06-15
Applicant: 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 许昌许继风电科技有限公司
IPC: G06F30/23 , F03D17/00 , G06F30/28 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06F119/04
Abstract: 本说明书涉及可靠性工程技术领域,尤其涉及一种风力机部件剩余寿命确定方法、装置及计算机设备。其中风力机部件剩余寿命确定方法包括采集待剩余寿命确定风力机所处环境的历史风资源数据和与历史风资源数据对应的故障工况的次数;针对特殊工况和每个非特殊工况进行仿真,得到第一损伤数值和多个第二损伤数值;针对待剩余寿命确定风力机中的至少一个部件,基于历史风资源数据和所述次数对由第一损伤数值和多个第二损伤数值构成的损伤矩阵进行插值求和处理,得到目标损伤值;以及根据目标损伤值,确定与至少一个部件对应的剩余寿命时长。利用本说明书实施例,在保证剩余寿命确定的准确度的情况下,降低成本投入和提高确定效率。
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公开(公告)号:CN116911096A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202310709275.1
申请日:2023-06-15
Applicant: 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 许昌许继风电科技有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06Q50/06 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06F113/06
Abstract: 本说明书涉及风力发电技术领域,尤其涉及一种机组技改发电量确定方法、装置及计算机设备。其中机组技改发电量确定方法包括根据与待技改风电机组对应的环境数据、历史运行数据和风资源数据,对待技改风电机组和技改后的候选技改风电机组进行仿真处理,利用预设发电量公式,针对历史运行数据和与待技改风电机组对应的仿真处理结果进行处理,得到折减系数;利用预设发电量公式,针对历史运行数据和与候选技改风电机组对应仿真处理结果和折减系数更新后的目标折减系数进行处理,得到与候选技改风电机组对应的目标发电量。利用本说明书实施例,由于确定了较准确的目标折减系数,从而提高了确定的与候选技改风电机组对应的目标发电量的准确率。
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公开(公告)号:CN114662743A
公开(公告)日:2022-06-24
申请号:CN202210231686.X
申请日:2022-03-10
Applicant: 许昌许继风电科技有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种风电机组故障监测方法、系统及电子设备,能高效、准确、及时地实现规模化自动故障诊断监测。所述方法包括:对风电机组进行实时监控,获取多个部件的运行状态数据;根据故障参数信息提取所述部件的故障特征数据;根据所述故障特征数据进行故障征兆判断以生成故障征兆数据,并根据所述故障征兆数据计算确定故障发生概率;根据多个所述部件的所述故障发生概率对所述风电机组进行故障诊断。所述系统包括数据采集模块、特征提取模块、概率计算模块及故障诊断模块。所述电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行以执行所述风电机组故障监测方法的计算机程序。
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公开(公告)号:CN113361083A
公开(公告)日:2021-09-07
申请号:CN202110566705.X
申请日:2021-05-24
Applicant: 许昌许继风电科技有限公司
IPC: G06F30/20 , H02J3/38 , G06F111/06 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开一种风电多目标最优响应控制方法及装置,包括:接收弃风调度指令,获取风机运行状态信息,计算风机最大准许转速,进而得到风电场最优提速降功率的功率降低极限值;判断其是否大于弃风调度指令中有功功率参考值;如是,则采用最优提速降功率控制方法计算风机功率减载量,将相应转速控制指令发送至风机;如否,则采用最优提速降功率控制方法计算与功率降低极限值对应的转速控制指令,并采用最优桨距角调整降功率控制方法计算风机与功率差值相对应的桨距角控制指令,将两种指令发送至风机。通过最优提速降功率控制与最优桨距角调整降功率控制相结合,减小弃风损失并增加电网支撑,减少桨距角调整幅度,减少风机机械磨损,提高使用寿命。
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公开(公告)号:CN113279904A
公开(公告)日:2021-08-20
申请号:CN202110562232.6
申请日:2021-05-24
Applicant: 许昌许继风电科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种风电机组最大功率跟踪的桨距角寻优方法及装置,包括:获取风电机组叶片在额定功率跟踪控制阶段的桨距角理论最优值的误差区间容限,并将误差区间容限划分为若干个误差子区间;获取与若干个误差子区间一一对应的若干个功率曲线;获取风电机组的理想功率曲线中风速值对应的风电机组有功功率并以其为均值,计算风速值对应的功率曲线的均方误差;获取均方误差最小值相对应的桨距角,并依据桨距角对风电机组叶片进行调整。通过划分叶片桨距角偏差区间,获取不同区间桨距角的与多个风速值对应的有功功率检测值并拟合出功率曲线,并与理论功率曲线进行均方误差计算,找出最小均方误差对应最优桨距角,以修正叶片的桨距角。
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公开(公告)号:CN111539966A
公开(公告)日:2020-08-14
申请号:CN202010301194.4
申请日:2020-04-16
Applicant: 华北电力大学 , 许昌许继风电科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊c均值聚类的比色传感器阵列图像分割方法,包括以下步骤:通过图像的灰度分布直方图信息确定初始聚类中心及聚类数目,对图像进行初始分割,得若干区域,再对各区域进行标记,并确定区域之间的相邻关系,以建立区域邻接图,然后根据相邻区域之间的灰度差及边界梯度,计算各区域之间的积分距离度量,得区域邻接图中各边的权值,最后根据区域间的权值及面积将能够合并的区域合并成多叉树结构,得最终的分割结果,完成基于模糊c均值聚类的比色传感器阵列图像分割方法,该方法能够对比色传感器阵列图像进行分割,且分割效果较好,分割效率及自动化程度高。
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公开(公告)号:CN111539921A
公开(公告)日:2020-08-14
申请号:CN202010301202.5
申请日:2020-04-16
Applicant: 华北电力大学 , 许昌许继风电科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的图像质量评估方法,包括以下步骤:布置多种类型信息传感器,将各类型信息传感器获取的图像数据进行融合,得到融合后的图像,然后以融合后的图像作为参考图像,以捕获的图像场景作为待评估图像,计算待评估图像的质量指数,并根据待评估图像的质量指数对待评估图像的质量进行评估,该方法能够较为准确对图像质量进行评估。
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公开(公告)号:CN111461497A
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN202010169947.0
申请日:2020-03-12
Applicant: 许昌许继风电科技有限公司 , 许继集团有限公司
Abstract: 一种具有智能诊断功能的风电机组预警方法及系统,该方法通过采集机组各部件的振动信号,通过对采集的振动信号数据进行处理,得到各采集点数据的频域和时域特征信息,利用智能诊断算法、根据上述时域、频域特征信息进行进一步筛选分析,结合变桨、偏航、主控制系统、变流系统等电气部件的运行信息,对机组的大型零部件损伤进行故障预警,形成全面、开放的风电机组故障预警系统,对机组大型机械运行状态进行全方位监测,及时发现风电机组存在的潜在危险源,以避免风电机组发生重大机械故障。
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