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公开(公告)号：CN116523822A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310041938.7
申请日：2023-01-12
申请人： 西安热工研究院有限公司 , 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司
摘要： 本发明公开一种基于侧扫声呐的海缆检测识别方法，包括以下步骤：通过侧扫声呐采集原始实验数据并得到海缆的侧扫声呐图像，分析海缆在侧扫声呐图像中存在的状态，根据侧扫声呐图像和水深数据对海缆状态做初步的解译；对原始实验数据进行处理后得到消除各种畸变的侧扫声呐地理编码图；选取效果最好的侧扫声呐图像的去噪算法和双阈值Ostu分割算法；对分割后的侧扫声呐图像进行处理，判断海缆状态并计算悬空或裸露的高度，从而恢复海缆形状。本发明中，仅利用侧扫声呐探测海底电缆，可准确识别检测并恢复海缆形状，极大程度上改善现有技术对侧扫声呐系统的原理研究不深、得到的数据不能反映海底电缆最优状态、检测结果缺乏准确性和科学性的问题。
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公开(公告)号：CN116182748A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310193103.3
申请日：2023-03-02
申请人： 西安热工研究院有限公司 , 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司
IPC分类号： G01B11/26
摘要： 本申请提出了一种基于视线驱动的海上风力发电机组垂直度检测方法及装置，涉及风力发电机垂直度检测技术领域，包括：获取风机塔筒的观测数据；将观测数据导入数据三维激光点云处理软件得到半整型的塔筒点云，对塔筒点云进行去噪与均匀化处理，获得风机塔筒的点云数据；对点云数据进行等间距切片，提取圆心的几何中心坐标；根据圆心的几何中心坐标，计算风机塔筒的垂直度。本申请利用三维激光扫描技术，无需接触目标本身即能快速、连续、自动地获取海量点云数据，生成高精度三维模型，有效解决了常规风机检测技术中存在的局部性、片面性、时效性、精准性、安全性等问题。
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公开(公告)号：CN118393008A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410540663.6
申请日：2024-04-30
申请人： 西安热工研究院有限公司 , 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司
摘要： 本发明公开了一种海上风电机组塔架结构损伤识别方法及系统，采用拓扑优化布置声发射传感器阵列，提高损伤定位精度；基于深度学习模型实现对复杂损伤模式的智能识别；将声发射信号评估结果与三维有限元结构模型相耦合，细致评估损伤尺度；引入在线自适应更新策略持续优化模型精度；融合多源异构监测数据，增强结构健康诊断的鲁棒性；集成至智能化管理平台，实现自动化运维。本发明较现有技术具有显著创新性，能够实现对海上风电机组塔架结构的智能化、自动化、精细化监测和管理，精准定位损伤位置，识别复杂损伤模式，动态评估剩余寿命，确保机组安全可靠运行，提高运维效率，具有良好的应用价值。
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公开(公告)号：CN115936167A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211213265.0
申请日：2022-09-30
申请人： 西安热工研究院有限公司 , 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供的一种海上风电场的动态微观布局方法、系统及设备，包括以下步骤：步骤1，获取待测海上风电场的风速信息和风向信息；步骤2，基于步骤1中得到的风速信息和风向信息预测风速信息和风向信息的概率分布特性；步骤3，根据步骤2中预测得到的概率分布特征对待测海上风电场的微观布局进行优化，得到待测海上风电场中每个机组的目标位置；步骤4，获取待测海上风电场中每个机组的当前坐标和平动速度矢量；步骤5，计算每个机组对应的桨距角控制量和偏航角控制量；步骤6，根据得到的桨距角控制量和偏航角控制量对待测海上风电场进行动态微观布局；本发明可增强微观布局对外界环境的可适应性，提高整场发电量。
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公开(公告)号：CN115495989A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211189602.7
申请日：2022-09-28
申请人： 西安热工研究院有限公司 , 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F113/06
摘要： 本发明公开了一种考虑风特性的海上风电场集电系统拓扑结构设计方法，包括以下步骤：S1对具有串并联集电系统的海上风电场进行弃风分析；S2对考虑电压约束所引起的弃风进行建模，获取具有串并联集电系统的海上风电场中由于弃风造成的功率损失；S3建立海上风电系统的多尾流模型，得到考虑耦合效应的风机系统的预期出力；S4建立直流串并联连接的集电系统的优化模型和目标函数使得系统的平准化电缆能源成本降至最低；S5通过改进的单亲遗传算法优化风机与陆上换流站之间的连接来评估不同拓扑下的弃风和电缆故障功率损失，最后通过比较平准化电缆能源成本输出最优结果。本发明可增加海上风电场的发电量并减少海上平台建设的成本。
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公开(公告)号：CN113537627A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110888526.8
申请日：2021-08-04
申请人： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 本发明公开了一种面向运维的海上风电机组故障间隔时间预测方法，通过提出一种改进的GM(1,1)模型应用于海上风电机组的故障间隔时间预测，改进的GM(1,1)模型对背景值和参数a、b的计算方式进行了优化，从理论分析层面提高了模型的预测精度；同时，结合海上风电机组的运行环境特点，考虑到其故障间隔时间的随机波动特性，在优化后的模型中加入了残差序列，并采用变周期的三角函数对其进行建模；采用人工蜂群算法对残差序列模型的参数进行优化求解，计算了各个数据点的残差值，并通过将其叠加到原始数据的预测值上来减小模型的预测误差。本发明故障间隔时间预测方法，能够有效地预测海上风电机组的故障发生时间，为海上风电机组的及时维修和故障预防提供指导。
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公开(公告)号：CN118391202A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410540712.6
申请日：2024-04-30
申请人： 西安热工研究院有限公司 , 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司
摘要： 本发明公开了一种海上风电机组润滑与磨损状态评估方法及系统，在机组关键部位安装自动取样装置，采用富集和先进分析技术对油液中磨损颗粒进行形貌、物相及化学成分综合分析；将机组运行数据、油液数据、磨损颗粒数据及环境数据整合，构建包含机理模型和数据驱动模型的混合智能模型；基于该模型评估机组健康状态并预测趋势；结合专家知识库制定维护策略，融入先进技术执行维护；开发多机组协同优化算法；本发明方法通过整合在线监测、先进分析和智能建模，实现对润滑磨损状态的精准评估，为状态维护和决策优化提供支撑，可大幅提高运维效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118242232A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410369411.1
申请日：2024-03-28
申请人： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： F03D17/00 , F03D80/50 , G06F18/25 , G06F18/211 , G06F18/2131 , G06N3/0455 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种海上风电机组运行状态评估方法及相关装置，方法包括获取数据并建立维护数据库；对获取的所述数据进行预处理；将预处理后的所述数据采用融合算法进行整合；在整合后的所述数据中筛选关键特征；利用筛选后的所述关键特征构建混合评估模型。本发明利用先进的数据处理和融合算法将获取的风电机组运行参数、海洋气象数据和海流数据进行整合，能够准确地分析和解释数据，从而提高故障预测的准确性，为风电机组运行状态评估提供可靠支撑。
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公开(公告)号：CN115456013A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211029876.X
申请日：2022-08-25
申请人： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： G06K9/00 , G06N3/04 , G01R31/327
摘要： 本发明公开基于运行数据的风电机组变流器功率模块故障诊断方法，包括以下步骤：根据风电机组的历史运行数据辨识故障模式；对数据进行归一化处理；3)对故障信号进行分解，提取出特征，用特征向量表示；4)以各特征向量作为节点，计算不同的特征向量之间的相似度，选择相似度大于k的节点建立邻接关系，构建邻接矩阵；5)将图的节点、邻接矩阵、度矩阵输入图卷积神经网络模型中，实现故障诊断；6)对图卷积神经网络模型进行评价。本发明中，利用多分结构的MRSVD降噪方法有效消除样本数据中的噪声，在一定程度上解决模态混叠的问题，建立图结构，将时序问题转换为时间和空间上的图数据问题，利用图卷积神经网络实现故障诊断，提高准确度。
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公开(公告)号：CN113537627B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202110888526.8
申请日：2021-08-04
申请人： 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 , 西安热工研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向运维的海上风电机组故障间隔时间预测方法，通过提出一种改进的GM(1,1)模型应用于海上风电机组的故障间隔时间预测，改进的GM(1,1)模型对背景值和参数a、b的计算方式进行了优化，从理论分析层面提高了模型的预测精度；同时，结合海上风电机组的运行环境特点，考虑到其故障间隔时间的随机波动特性，在优化后的模型中加入了残差序列，并采用变周期的三角函数对其进行建模；采用人工蜂群算法对残差序列模型的参数进行优化求解，计算了各个数据点的残差值，并通过将其叠加到原始数据的预测值上来减小模型的预测误差。本发明故障间隔时间预测方法，能够有效地预测海上风电机组的故障发生时间，为海上风电机组的及时维修和故障预防提供指导。
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