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公开(公告)号：CN219609635U
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202222943965.7
申请日：2022-11-07
Applicant: 华能广西清洁能源有限公司 , 浙江运达风电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 一种评估风电场尾流建模精确度的计算装置，包括测量信号输入模块、信号低通滤波模块、尾流数值计算风速模块以及差放输出模块，所述测量信号输入模块的输出端与信号低通滤波模块的输入端连接，所述信号低通滤波模块的输出端与差分输出模块的第一输入端连接，所述尾流数值计算风速模块的输出端与差放输出模块的第二输入端连接，所述差放输出模块的输出端为风电场尾流建模精确度评估信号输出端口。本实用新型基于集成电路原理与嵌入式原理知识，有效评估风电场尾流建模精确度。
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公开(公告)号：CN111222677A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911007963.3
申请日：2019-10-22
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司 , 浙江大学 , 华能新能源股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明涉及风电场风速预测领域，公开了一种基于长短期记忆时间神经网络的风速预测方法及系统，包括：A）采集已有的历史风速数据和实测的风速数据；B）分析不良数据，进行数据预处理，获得风速样本，构建风速样本数据库；C）将风速样本数据库分为训练样本数据库、验证样本数据库和检测样本数据库；D）构建长短期记忆神经网络模型；E）利用已训练好的长短期记忆神经网络模型对风速进行预测，获得风速预测值。本发明在完全利用历史数据的情况下，通过建立长短期记忆时间神经网络模型，并且对长短期记忆神经网络模型进行参数优化，实现对风能的预测，预测精度高。
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公开(公告)号：CN113357082B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202110736187.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 华能国际电力股份有限公司广西清洁能源分公司 , 浙江运达风电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明主要是为了解决强负向风剪切风况下，桨叶由于净空不足容易扫塔的问题，公开了一种风电机组保护方法，通过机载式激光测风雷达实时监测竖直风剪切，在强负向风剪切风况下，风电机组根据评估得到的竖直风剪切采取保护动作，具体步骤包括：通过雷达获取原始径向风速，根据原始径向风速获得光束面风速，根据光束面风速和光束面竖直高度获得实时竖直风剪切，将竖直风剪切与第一竖直风剪切阈值和第二竖直风剪切阈值对比，当竖直风剪切大于第二竖直风剪切阈值时，风电机组停止工作，避免由于桨叶净空不足造成扫塔事故，对风电机组起到保护作用。
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公开(公告)号：CN113357082A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110736187.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 华能国际电力股份有限公司广西清洁能源分公司 , 浙江运达风电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明主要是为了解决强负向风剪切风况下，桨叶由于净空不足容易扫塔的问题，公开了一种风电机组保护方法，通过机载式激光测风雷达实时监测竖直风剪切，在强负向风剪切风况下，风电机组根据评估得到的竖直风剪切采取保护动作，具体步骤包括：通过雷达获取原始径向风速，根据原始径向风速获得光束面风速，根据光束面风速和光束面竖直高度获得实时竖直风剪切，将竖直风剪切与第一竖直风剪切阈值和第二竖直风剪切阈值对比，当竖直风剪切大于第二竖直风剪切阈值时，风电机组停止工作，避免由于桨叶净空不足造成扫塔事故，对风电机组起到保护作用。
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公开(公告)号：CN117387938A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311312387.X
申请日：2023-10-09
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司 , 浙江大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/00 , G01M13/02 , G06F17/14
Abstract: 本申请涉及风力发电机组齿轮箱检测领域，公开了一种齿轮箱运行状态检测方法、装置、设备及介质，包括：采集SCADA系统记录的历史健康数据集；历史健康数据集包括齿轮箱处于健康运行状态时产生的时序数据；构建包含混合膨胀卷积结构和图卷积结构的图神经网络；利用历史健康数据集训练图神经网络，得到用于获取预测值并记录预测值与历史健康数据集之间的残差值的目标行为模型；将待测齿轮箱的实时运行数据集输入至目标行为模型，获取预测数据并计算预测数据与实时运行数据集之间的残差；根据计算的残差与记录的残差值的比较结果，得到待测齿轮箱的运行状态。这样能够实现齿轮箱行为的精确建模，为齿轮箱运行状态的在线检测提供数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117291022A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311192111.2
申请日：2023-09-15
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F119/14 , G06F113/06
Abstract: 本发明提供一种风电机组动力学仿真方法、系统、电子设备及存储介质，涉及风电机组动力学仿真领域，方法包括：获取风电机组信息、风况条件信息和机组运行设置信息；利用风电机组信息建立风电机组模型；利用风况条件信息和机组运行设置信息生成多组工况信息，并利用多组工况信息对风电机组模型进行动力学仿真；对风电机组模型的动力学仿真结果进行仿真结果分析，并对分析结果进行可视化输出；可实现风电机组模型的自动建立、工况信息的自动生成及大量动力学仿真的自动执行，并可对风电机组模型的动力学仿真结果进行仿真结果分析，并对分析结果进行可视化输出，可方便相关人员查看仿真效果，从而可提升风电机组动力学仿真的效率及效果。
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公开(公告)号：CN116989928A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311114331.3
申请日：2023-08-31
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司
IPC: G01L5/00 , G01R31/382 , G01R31/392 , G01R31/396 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种可实时检测单体电芯膨胀力的模组。所述可实时检测单体电芯膨胀力的模组包括多个单体电芯，所述单体电芯的电极上固定安装有电芯连接铝巴，所述电芯连接铝巴位于两个相邻的单体电芯的间隙处的正上方处为波浪形设置，两个相邻的所述单体电芯之间处均设有拉力应变片，所述拉力应变片的两端耦合嵌入在相对应的所述电芯连接铝巴的一侧。本发明提供的可实时检测单体电芯膨胀力的模组具有能够在不增加原模组设计尺寸的情况下，完成对模组内所有单体电芯进行检测，以实现膨胀力、电压和温度多种重要参数综合分析能更全面的判断电芯状态，提前预判整个模组循环寿命，在安全性能测试时发现异常失效点的优点。
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公开(公告)号：CN116526003A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310438017.4
申请日：2023-04-23
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司
IPC: H01M10/613 , H01M10/617 , H01M10/627 , H01M10/6556 , H01M10/6557 , H01M10/6563 , H01M10/663 , H01M10/6566 , H01M50/204 , H01M50/242 , H01M50/244 , H01M50/251 , H01M50/289
Abstract: 本发明提供一种储能电池柜单元及储能电池柜，包括安装于储能电池柜单元内部的电池箱，所述电池箱内设有抽风扇，该电池柜单元的两侧壁设有竖直风道，所述竖直风道的顶部设有风道入口，侧部设有多个与电池箱对应的风道口，该电池柜单元还设有导流板，所述导流板分别为第一导流板和第二导流板，所述第二导流板位于所述电池柜单元的顶部，所述第一导流板插入竖直风道内，在所述抽风扇的负压作用下，冷风通过风道口进入电池箱内。本发明一种储能电池柜单元及储能电池柜，在外维护储能集装箱系统的基础上，取消内部空调和风道，采用壁挂式空调对电池柜散热，电池柜设计有相应的导流板、限位等结构对冷风进行引导，使电池柜散热更均匀，温差更小。
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公开(公告)号：CN116229664A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310208610.X
申请日：2023-02-28
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种风电消防系统处理方法、装置以及介质，在接收到探测器在检测到风机现场的环境信息至少满足两个预设条件时发送的报警信息的情况下，获取风机现场的监控画面；根据监控画面确认风机现场是否存在火灾。采用本技术方案，探测器在检测到风机现场的环境信息至少满足两个预设条件时才发出报警信息，从源头上避免了误报警的情况，当接收到探测器发送的报警信息后，获取风机现场的监控画面，通过监控画面确认是否存在火灾，从而可以避免现场维护人员前往现场实地确认火灾情况，提升维护人员安全性，降低风电项目维护成本。本技术方案可以有效解决风电环境因为沙尘暴和大雾天气原因，导致风电消防系统出现火灾误报警的情况。
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公开(公告)号：CN116226774A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310230845.9
申请日：2023-03-11
Applicant: 湖州师范学院 , 浙江运达风电股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/213 , G01M13/02 , G01M13/021 , G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊互K近邻的风力发电机齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：一、采集平行结构齿轮箱数据，通过时、频域方法提取出振动数据中的关键信息作为训练集；收集历史风力发电机运行监测数据，筛选出相关的监测变量，作为训练集；二、利用互近邻规则以及均值‑中值判断规则对训练集数据进行筛选，初步将异常点剔除；三、通过隶属度函数对训练集样本进行模糊化；四、收集在线数据，在训练集中寻找样本的互近邻，并利用训练集样本的隶属度以及改进的隶属度函数计算在线样本隶属度；五、判断当前时刻齿轮箱的运行状态。本发明通过剔除异常值的方式降低异常值在齿轮箱故障诊断过程造成的干扰，获得比传统机器学习方法更精确的检测结果。
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