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公开(公告)号：CN118278190A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410379188.9
申请日：2024-03-29
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F30/20 , G01K13/00 , G01K1/02 , G01K15/00 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于温度监测技术领域，公开了一种风电场运行温度监测方法、系统、装置及存储介质。所述的方法包括如下步骤：构建风电场数字孪生模型和对应的运行温度场；采集若干预设点运行温度数据，并生成若干原始分布点运行温度数据；采集若干逸散点运行温度数据，并由相应拟合算法生成若干逸散点运行温度变化值；根据若干逸散点运行温度变化值，对若干原始分布点运行温度数据进行修正，得到若干最终分布点运行温度数据；基于风电场数字孪生模型，根据预设点运行温度数据、逸散点运行温度数据以及最终分布点运行温度数据，生成并可视化对应的运行温度警报信号。本发明解决了现有技术存在的运行温度监测困难、成本投入大以及数据准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN119354614A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411464396.5
申请日：2024-10-21
Applicant: 东北电力大学 , 吉林市光大分析技术有限责任公司
Abstract: 本发明涉及水质采样领域，且公开了一种智能多模式水质自动采样装置及控制方法，利用机械臂、伺服定位装置、电磁阀、微型泵、清洗装置及条码识别模块以进行，利用所述条码识别模块识别采样容器上的条码，根据识别结果确定采样模式，根据所述采样模式确定采样位置和采样容量，根据所述采样位置，通过伺服定位装置调整机械臂的位置；机械臂在预设的采样时间于所述采样位置进行采样；根据采样容量，使用采样容器收集水样；采样后获取当前样品的所述水质指标数据；将所述水质指标数据输入预先训练的机器学习模型，根据所述机器学习模型的输出结果确定水质污染指数。从而达到高效、精准且可追溯的水质取样的目的。
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公开(公告)号：CN118148851B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410220947.7
申请日：2024-02-28
Applicant: 东北电力大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明涉及风电机组云边端协同技术以及声振融合技术领域，尤其涉及一种云边端协同的风电机组轮毂关键部件声振融合在线监测系统。包括：终端采集单元，边缘计算单元及云端服务单元；终端采集单元，用于通过振动、音频传感器对风电机组轮毂内关键部件进行状态监测，并将所述采集信息通过无线网络传输给所述边缘计算单元；边缘计算单元，用于对接收的所述采集信息的数据进行就地分仓、声振融合建模，分析，并将系统运行状态、分析结果通过无线传输至云端服务单元；云端服务单元，包括三维可视化平台和模型自优化单元、本发明中对风电场运行数据实现全状态感知、业务算法的全过程管控和网络资源全周期的智能调度，提升资源的利用率。
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公开(公告)号：CN118148851A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410220947.7
申请日：2024-02-28
Applicant: 东北电力大学
IPC: F03D17/00
Abstract: 本发明涉及风电机组云边端协同技术以及声振融合技术领域，尤其涉及一种云边端协同的风电机组轮毂关键部件声振融合在线监测系统。包括：终端采集单元，边缘计算单元及云端服务单元；终端采集单元，用于通过振动、音频传感器对风电机组轮毂内关键部件进行状态监测，并将所述采集信息通过无线网络传输给所述边缘计算单元；边缘计算单元，用于对接收的所述采集信息的数据进行就地分仓、声振融合建模，分析，并将系统运行状态、分析结果通过无线传输至云端服务单元；云端服务单元，包括三维可视化平台和模型自优化单元、本发明中对风电场运行数据实现全状态感知、业务算法的全过程管控和网络资源全周期的智能调度，提升资源的利用率。
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