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公开(公告)号：CN118551631A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411027011.9
申请日：2024-07-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种风电机组试验平台载荷快速仿真模型建模方法及系统，包括：采用有限元软件对风电机组传动链中各部件建模，得到各部件的有限元模型；基于各部件的输入变量和输出变量对有限元模型进行参数化处理；基于参数化处理后的各部件的有限元模型生成样本点数据；基于样本点数据结合均方根误差和加点准则建立各部件的代理模型；通过将所述各部件的代理模型进行代码转换，并将各部件的代理模型转换的代码集成接入风电机组全尺寸试验平台，得到载荷快速仿真模型。本发明所建立的载荷快速仿真模型能够解决试验台仿真系统计算效率低的问题，利用该载荷快速仿真模型，能够在保证仿真计算精度的前提下，大幅缩短仿真计算的时间。
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公开(公告)号：CN115791044B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202211487586.X
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种风电叶片双轴动态加载装置、方法和系统，所述动态加载装置包括：激振模组、支撑架、夹具和控制装置；所述夹具套接于风电叶片外侧，且夹紧风电叶片；所述支撑架设置于地基上；所述激振模组与所述支撑架连接；所述控制装置与激振模组连接；所述控制装置用于，控制所述激振模组为所述夹具提供竖直方向的周期激励载荷，进而使所述风电叶片在摆振方向以固有频率振动；和/或为所述夹具提供水平方向的周期激励载荷，进而使所述风电叶片在挥舞方向以固有频率振动；本发明通过外部作用力激振的方式实现同时对摆振和挥舞方向分别加载，加载方式不会影响叶片固有频率在摆振和挥舞两个方向的激振。
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公开(公告)号：CN115824606B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202211487611.4
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种风电叶片双轴疲劳加载频率调节装置、方法及系统，包括：挥舞方向加载频率调节装置、摆振方向加载频率调节装置、设置于地基上的支撑结构和夹具；摆振方向加载频率调节装置包括第一附加质量块；挥舞方向加载频率调节装置包括第二附加质量块；摆振方向加载频率调节装置安装于支撑结构上，摆振方向加载频率调节装置从垂直于地基的方向与夹具平行于地基的一侧连接；和/或，挥舞方向加载频率调节装置安装于支撑结构上，挥舞方向加载频率调节装置从平行于地基的方向与夹具垂直且靠近地基的一侧连接；通过将附加质量块设置于叶片外的装置上实现调节装置分别在摆振方向和挥舞方向上的独立性，在进行频率调节时，其固有频率不会相互影响。
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公开(公告)号：CN117096825A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310983073.6
申请日：2023-08-04
Applicant: 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种海上风电机组地面试验平台系统的安全保护方法及系统，包括：采集地面试验平台系统在执行海上风电机组试验过程中各子系统的运行状态数据；根据分级判断规则，判断各子系统的运行状态数据是否存在异常以及异常程度；根据异常程度生成相应的安全控制指令，根据安全控制指令控制对应子系统中变流器的动作。有效防止地面试验平台系统发生过载、过速、过温、过压、短路等异常情况，保障地面试验平台系统和海上风电机组的安全运行。
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公开(公告)号：CN116644618B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310926769.5
申请日：2023-07-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F119/04 , G06F113/06 , G06F111/08
Abstract: 一种风电机组的疲劳寿命评估方法、系统、设备及介质，包括：基于获取的风电场外部气象参数和在役风电机组实际运行状态进行仿真计算，得到在役风电机组各运行状态下各风速区间内第一单位时长的载荷时序值；基于所述在役风电机组各运行状态下各风速区间内第一单位时长的载荷时序值利用统计外推法计算得到计算周期的疲劳载荷谱；基于所述计算周期的疲劳载荷谱结合S‑N曲线进行评估得到在役风电机组的剩余疲劳寿命；本发明考虑了风电机组实际运行外部环境条件和实际运行状态，准确的还原了在役风电机组实际疲劳载荷单位时长的时间历程；本法利用统计外推法准确描述了载荷分布的变化趋势并填补了数据库的空缺，减小疲劳分析过程产生的误差和难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116345435A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310173868.0
申请日：2023-02-23
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于风电机组簇特性的技改机组增功评价方法和系统，包括：获取技改后簇内风电机组历史运行数据和风电机组各时刻功率实际输出值，并对所述历史运行数据进行整理；将经过整理的技改后簇内风电机组历史运行数据输入预先建立的簇内风电机组功率输出特性关联模型进行预测，得到技改后簇内风电机组各时刻功率输出值；基于所述技改后簇内风电机组各时刻功率输出值结合所述簇内风电机组各时刻功率实际输出值利用区间分析法评价技改机组功率增长；本发明运用簇内风电机组功率输出特性关联模型解决风电机组增功技改后增功效果评价与验证的问题，解决了现有的评价方法周期长，可靠性与精度差等问题，有效解决风电机组增功效果评价的问题。
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公开(公告)号：CN115898787A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211487590.6
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明涉及新能源发电技术领域，具体提供了一种风电机组静态偏航误差动态识别方法及装置，包括：步骤1.对风电机组模型进行仿真分析；步骤2.依次对函数表达模型中风电机组功率输出特性参数进行规格化处理；步骤3.对所述风电机组功率输出特性参数定常归一化后的风速与功率输出之间的函数表达模型进行区间分析；步骤4.基于所述风电机组的初始偏航误差确定风电机组的偏航误差指标，并判断所述偏航误差指标是否满足收敛条件。本发明提供的技术方案，通过实时识别风电机组存在的偏航误差，能够有效的动态实施补偿，持续提升风电机组发电能力和发电量。具有实施成本低、识别准确度高、可持续识别等特点。
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公开(公告)号：CN115200916B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202211125308.X
申请日：2022-09-16
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01M99/00 , G01M13/025 , F03D17/00
Abstract: 本发明属于风力发电机组试验检测技术领域，具体涉及一种风电机组载荷解耦加载装置、方法、系统及控制系统；所述加载装置包括多个作动器、第一加载轴承、旋转轴和第二加载轴承；所述旋转轴与地面水平设置，所述第一加载轴承和第二加载轴承分别套接于旋转轴的两端；所述第一加载轴承远离旋转轴一端连接外部电动机；所述第二加载轴承远离旋转轴一端连接外部测试样机；所述多个作动器分别与第一加载轴承及第二加载轴承连接；作动器通过第一加载轴承和第二加载轴承为测试样机提供五自由度载荷,电动机为测试样机提供转矩载荷,本发明根据五自由度载荷，实现对加载装置中多个作动器的控制，增强风电机组传动链加载控制准确性，提升风电机组实验精度。
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公开(公告)号：CN115683609A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211209550.5
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01M13/025
Abstract: 本发明涉及风电机组测试设备领域，具体涉及一种风电机组传动链加载方法及系统，所述方法包括：通过风电机组运行工况数据建立可编程定义的外部环境条件集合矩阵；以所述外部环境条件集合矩阵为输入条件，对风电机组整机及传动链结构的关键特征载荷进行仿真计算得到每个自由度上的载荷分量；由所述载荷分量的数据传递到与风电机组传动链连接的多自由度加载装置，所述多自由度加载装置在每个自由度上分别对风电机组传动链进行载荷加载。本发明实现风电机组传动链试验平台六自由度载荷精准模拟与加载，大幅提升传动链试验准确度和效率，对于优化风电机组传动链结构设计，提升风电机组运行可靠性，保障机组及电网安全稳定运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112417613A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011154590.5
申请日：2020-10-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/06 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种对风电机组叶片损伤类型的分析方法及系统，包括：获取风电机组叶片的监测参数，所述监测参数包括运行参数和/或环境参数；将所述电机组叶片的监测参数带入预先构建的跨尺度微损伤深度学习模型，得到所述风电机组叶片的损伤类型；其中，所述跨尺度微损伤深度学习模型为，根据风电机组叶片的监测参数与所述风电机组叶片的损伤类型之间的映射关系进行构建。本发明提供的技术方案实现了在叶片处于运行状态时，通过风电机组叶片的监测参数对褶皱缺陷位置的微结构损伤进行分析。
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