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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：CN220357248U
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202222944061.6
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
IPC: G01S7/497
Abstract: 一种评价激光测风雷达风速测量误差的计算装置，包括激光雷达测量模块、功率‑风速测量转换模块和误差信号放大模块，所述误差信号放大模块包括运算放大器，所述运算放大器的一个输入端通过RC滤波电路接地，另一个输入端通过RC滤波电路与输出端连接；所述比较器的两个输入端分别与测光雷达测量模块的输出端、功率‑风速测量转换模块的输出端连接，所述比较器的输出端为误差信号计算结果输出端。本实用新型通过电路结构设计和误差计算，保证激光雷达误差测量的准确性和高效性，方便后续校正。
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公开(公告)号：CN219299451U
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202222944037.2
申请日：2022-11-07
Applicant: 中国华能集团有限公司广西分公司 , 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: 一种评价风电机组功率分配误差的测量装置，包括控制信号转换模块、发电功率测量模块、误差比较模块和误差信号放大模块；所述控制信号转换模块和发电功率测量模块分别连接误差比较模块，用于对功率分配信号和功率输出信号进行处理，获取比较结果；误差比较模块的输出端与误差信号放大模块的输入端连接，电信号经过误差信号放大模块整形及放大后，得到稳定的误差评估结果。本实用新型通过电路结构设计和误差计算，保证功率误差测量的准确性和高效性，方便后续校正。
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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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公开(公告)号：CN114169681A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111314376.6
申请日：2021-11-08
Applicant: 浙江大学 , 浙江运达风电股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑时空离群点检测的风电机组功率曲线数据预处理方法。该方法基于从风电机组数据采集与监视系统中获取的运行时间、风速、有功功率和桨距角数据，根据风速信息剔除不符合风机运行原理的异常点，在时间维度上制定离群判别规则剔除离群点，在空间维度上使用基于异常值分数的孤立森林算法剔除空间离群点。在本发明中，异常点剔除步骤考虑了风机的运行原理，在时间维度与空间维度上分别进行离群点检测的步骤保障了离群点检测的精确性。本发明方法基于风电机组实时运行数据，数据预处理流程规范完整，离群点检测结果具有较高的可信度，能够为风机状态监测提供有效依据，且在实际应用中具有一定的工程意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114065618A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111313404.2
申请日：2021-11-08
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于微分进化的参数模型拟合风机功率曲线的方法。该方法针对风机数据采集与监视系统采集的数据，基于风速信息进行数据清洗；建立五参数logistic模型对清洗后的功率曲线数据集进行拟合，logistic参数模型与标准风机功率曲线具有高度相似的特征，保证了曲线拟合的准确性；使用自适应控制参数变化的微分进化算法对五参数logistic模型的参数进行辨识，保证拟合曲线平滑性的同时提升了拟合速度，最终得到拟合风机功率曲线的五参数logistic模型。本发明方法是基于数据的参数建模方法，数据清洗步骤完备，选取的参数模型兼顾了实际运行数据特征与标准风机功率曲线特征，具有一定的理论价值与实际工程意义。
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公开(公告)号：CN108876002B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810417122.9
申请日：2018-05-03
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种风力发电机组零部件备品备件库存优化方法。它包括以下步骤：S1：对风力发电机组的故障行为进行模式影响分析，建立相应的故障树模型；S2：根据风力发电机组故障树模型，找出故障树模型中的所有最小割集；S3：根据最小割集和故障树模型的结构函数，求解故障树模型中的顶事件发生概率；S4：计算不同底事件的故障责任占比，确定不同底事件对应的零部件缺货惩罚损失；S5：综合考虑零部件购置成本、仓储成本和缺货损失成本，建立零部件库存优化模型；S6：计算出零部件库存优化模型的最优解。本发明能够合理评估不同零部件对于系统失效所承担的责任比重，建立优化模型，求解不同备件的最优补货策略。
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公开(公告)号：CN109185054B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201811056733.1
申请日：2018-09-11
Applicant: 浙江运达风电股份有限公司 , 浙江大学
IPC: F03D7/00
Abstract: 本申请公开了一种风力发电机桨距角控制方法、系统、装置及计算机可读存储介质，包括：获取当前通过风力发电机的有效风速；利用有效风速和预设的有效风速预测模型，得到下一单位时刻的有效风速预测值；利用有效风速预测值、预设的查表算法和预设的稳态桨距角对应关系表，得到前馈桨距角；利用前馈桨距角，调节风力发电机的桨距角；本申请提前预测出当前有效风速下一单位时刻后的有效风速预测值，利用有效风速预测值，在预设的稳态桨距角对应关系表中，查找和计算出前馈桨距角，并调节风力发电机的桨距角，实现了浆距的提前变换，增加浆距变换时间，变换速率不会过急，减少风力对浆距变换的阻碍，降低浆距系统的载荷，延长了浆距系统的使用寿命。
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公开(公告)号：CN114021992B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111313388.7
申请日：2021-11-08
Applicant: 浙江大学 , 浙江运达风电股份有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向大型风电机组实时出力性能的评估方法。该方法基于风电机组正常运行状态下数据采集与监视控制系统记录数据集，设计利用滑窗技术的离群点检测方法，并设计带有时间信息提取的特征提取模型，选取XGBoost模型拟合风能利用系数与输入特征的等效数学模型，并统计训练集中超限程度，用于在线应用时出力性能的实时评估。在本发明的实时出力性能评估方法中，对每个数据点能够进行多次判断，并统计其离群程度进行离群点检测，从而获取更鲁棒、更灵活的检测结果；在特征提取中考虑变量时间依赖性，解决了机器学习XGBoost模型没有利用时间信息的问题，基于训练集超限程度作为在线实时评估依据，避免了人为主观因素的干扰，保证了评估的准确性。
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公开(公告)号：CN114021992A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111313388.7
申请日：2021-11-08
Applicant: 浙江大学 , 浙江运达风电股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向大型风电机组实时出力性能的评估方法。该方法基于风电机组正常运行状态下数据采集与监视控制系统记录数据集，设计利用滑窗技术的离群点检测方法，并设计带有时间信息提取的特征提取模型，选取XGBoost模型拟合风能利用系数与输入特征的等效数学模型，并统计训练集中超限程度，用于在线应用时出力性能的实时评估。在本发明的实时出力性能评估方法中，对每个数据点能够进行多次判断，并统计其离群程度进行离群点检测，从而获取更鲁棒、更灵活的检测结果；在特征提取中考虑变量时间依赖性，解决了机器学习XGBoost模型没有利用时间信息的问题，基于训练集超限程度作为在线实时评估依据，避免了人为主观因素的干扰，保证了评估的准确性。
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