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公开(公告)号：CN117994679A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311833278.2
申请日：2023-12-28
申请人： 华能山东发电有限公司莱州风电分公司 , 西安热工研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种风电设备缺陷智能图像分析方法，包括以下步骤：使用无人机等设备对风电设备的表面进行高清图像采集，对高清图像进行预处理后，利用深度学习的卷积神经网络技术自动提取图像特征，然后对图像特征进行分类，将缺陷分为不同的类型，最后对缺陷区域进行标注并生成缺陷报告。本发明提供的风电设备缺陷智能图像分析方法，相比于传统方法，实现了对风电设备表面缺陷的自动检测与评估，大大提高了检测效率，扩大了检测范围，并可实现对不同缺陷类型的自动识别，为风电企业提供了一种高效、精确的设备状态监测和故障预警技术。
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公开(公告)号：CN117953741A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311834790.9
申请日：2023-12-28
申请人： 华能山东发电有限公司莱州风电分公司 , 西安热工研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种风电安全操作虚拟现实培训系统。系统包括虚拟现实头盔、手柄、定位器、传感器等硬件设备，用于跟踪用户的状态并提供沉浸式体验；系统软件包括虚拟现实引擎、风电场模型、风电操作场景等模块，用于根据用户操作生成逼真的风电场景和任务；该系统功能用于提供风机维修、清洁、故障排除等多种操作场景，让用户在虚拟环境中学习风电知识、提高操作技能和安全意识，并能评估用户操作情况，给出实时反馈；风电机组优化模型能根据运行数据自动优化机组的参数和控制，提高性能和效率。该系统利用虚拟现实、人工智能、物联网等技术，提高风电安全操作的培训效率和效果，降低事故风险，优化机组性能，保护风电场环境。
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公开(公告)号：CN117869212A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311834803.2
申请日：2023-12-28
申请人： 华能山东发电有限公司莱州风电分公司 , 西安热工研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种风力发电机组毫米级三维扫描系统，该系统能够对风力发电机组的叶片、塔筒、机舱进行高精度、高效率、全方位的三维扫描，采集三维数据，并对数据进行处理和分析，生成风力发电机组的三维模型，支持性能评估、故障诊断、优化设计等应用。该系统解决了现有技术中风力发电机组三维扫描难度大、效率低、精度差、数据质量差、应用范围窄等技术问题。该系统包括激光雷达、扫描控制器、数据处理器等组件，通过智能扫描控制算法和数据处理算法，实现对风力发电机组的毫米级三维扫描和数据处理。该系统具有以下有益效果：提高风力发电机组的运行效率和可靠性，降低维护成本和风险，促进风力发电的发展。
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公开(公告)号：CN117993178A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311870691.6
申请日：2023-12-28
申请人： 华能山东发电有限公司蓬莱风电分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06T17/05 , G06T7/30 , G06T5/50 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01C15/00 , G01C11/02 , G01S19/42 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F111/06
摘要： 本发明提供一种风电场精细三维地形测绘与分析方法，包括：使用无人机搭载三维激光扫描仪，获取倾斜摄影影像及激光点云数据，形成城市级实景三维模型；采用卫星遥感技术获取卫星遥感数据，形成地形级实景三维模型；结合城市级实景三维模型与地形级实景三维模型融合生成一体化的三维数字地形图；依据三维数字地形图进行风能资源精细分析；利用三维数字地形图优化风机布局；基于三维数字地形图监控和管理风电场运行状态。本发明采用三维激光扫描技术、无人机技术和卫星遥感技术相结合，为风电场的选址、布局、设计和运维提供了可靠的数据支撑和可视化表达，提高了测绘和分析的智能化、自动化和实时性，解决了现有技术存在的问题。
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公开(公告)号：CN117974884A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311850332.4
申请日：2023-12-28
申请人： 华能山东发电有限公司蓬莱风电分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： G06T17/00 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06T7/33
摘要： 本发明公开了一种风电站高精准度三维建模方法，包括:对风电站进行飞行扫描，获取风电站区域的三维点云数据；使用深度学习方法去噪点云数据，并利用点云分割与分类算法提取风电站的关键部件；建立风电站三维模型的部件库，并通过配准算法实现点云数据与三维模型的自动匹配；基于匹配结果，采用参数化建模方法生成风电站的三维数字模型。该发明通过采用无人机扫描、深度学习去噪、点云处理、参数化建模等技术手段，实现了对风电站区域的高效、高质量的三维数据获取，以及风电站精确、高效的三维数字化建模。这极大地提升了风电站的设计、分析、仿真、维护等方面的能力，进而提高了风电站的整体性能和经济效益。
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公开(公告)号：CN118053111A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311836704.8
申请日：2023-12-28
申请人： 华能山东发电有限公司蓬莱风电分公司 , 西安热工研究院有限公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N5/022 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种风力发电机组图像识别故障检测方法。该方法首先通过风电场内的监控摄像头或无人机拍摄风力发电机组的外观图像。然后对图像进行去噪、增强、校正、分割等预处理,提高图像质量和可用性,同时进行图像标注,标识出风力发电机组的各个部件和关键点。接着利用深度学习的方法对图像进行特征提取和分类判断,识别风力发电机组是否存在故障以及故障类型和位置。最后根据图像分析结果,结合风力发电机组的工作原理和故障机理对故障进行诊断,给出故障详细信息和处理建议。该方法利用图像识别技术检测风力发电机组故障,无需额外安装传感器,提高检测效率和准确性,降低系统复杂度,有利于风力发电机组的状态监控和故障预测。
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