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公开(公告)号：CN114564885A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210146042.0
申请日：2022-02-17
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 中国三峡建工(集团)有限公司 , 南京南瑞水利水电科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了预警方法领域的一种基于BP神经网络的水轮发电机组轴瓦温度预警方法，每隔时间段t获取水轮发电机组的实时工作参数和本时间段t内水轮发电机组的最大轴瓦温度的监测实际值；将实时工作参数进行归一化处理后，输入至训练好的BP神经网络温度预测模型；获取BP神经网络温度预测模型对未来时间段t内最大轴瓦温度的监测预测值，根据监测预测值对水轮发电机组轴瓦温度进行预警；本发明提出的温度预测方法，可较准确的预测轴瓦运行时的最大温度，根据预测值对水轮发电机组轴瓦温度进行预警，从而能够减少水电机组轴承故障，保证轴瓦的正常运行。
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公开(公告)号：CN114970597A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210146033.1
申请日：2022-02-17
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 中国三峡建工(集团)有限公司 , 南京南瑞水利水电科技有限公司
Abstract: 本发明公开了水电站设备领域的一种水电站设备的状态预警方法及系统，获取水电站设备多元监测信号，提取多元监测信号的特征信息；从全局数据库中获取预先存储的水电站设备故障征兆信息，将水电站设备故障征兆信息与特征信息进行对比分析，获取水电站设备的状态变化趋势；从知识库中获取与状态变化趋势对应的水电站设备发生故障概率，若水电站设备发生故障概率大于阈值，将特征信息作为征兆信息存入全局数据库，对水电站设备的故障进行预警；根据设备实时运行情况，基于在线知识库中的相应规则，分析运行设备的变化趋势，对水电站设备可能出现的故障提前预警。
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公开(公告)号：CN111160146B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201911291422.8
申请日：2019-12-16
Applicant: 南京南瑞水利水电科技有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时频转换的水电机组状态监测信号数字滤波方法、装置及系统，方法包括获取设定的滤波参数，滤波参数对应一个或者多个滤波频段；对获取到的状态监测信号的原始时域波形数据，进行快速傅里叶变换计算，得到原始时域波形数据的初始频域数据；基于滤波参数对应的各滤波频段，对初始频域数据进行过滤，获得新频域数据；对新频域数据进行快速傅里叶逆变换，获得新时域波形，完成状态监测信号的数字滤波。本发明通过对状态监测原始时域波形信号，进行快速傅里叶变换计算得到监测信号的频域数据，根据数字滤波参数进行特定频段数据的剔除，再通过快速傅里叶反变换计算得到还原后的时域波形数据，实现了水电机组状态监测波形信号的精确数字滤波。
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公开(公告)号：CN111160146A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911291422.8
申请日：2019-12-16
Applicant: 南京南瑞水利水电科技有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时频转换的水电机组状态监测信号数字滤波方法、装置及系统，方法包括获取设定的滤波参数，滤波参数对应一个或者多个滤波频段；对获取到的状态监测信号的原始时域波形数据，进行快速傅里叶变换计算，得到原始时域波形数据的初始频域数据；基于滤波参数对应的各滤波频段，对初始频域数据进行过滤，获得新频域数据；对新频域数据进行快速傅里叶逆变换，获得新时域波形，完成状态监测信号的数字滤波。本发明通过对状态监测原始时域波形信号，进行快速傅里叶变换计算得到监测信号的频域数据，根据数字滤波参数进行特定频段数据的剔除，再通过快速傅里叶反变换计算得到还原后的时域波形数据，实现了水电机组状态监测波形信号的精确数字滤波。
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公开(公告)号：CN117473451A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311420411.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 南京南瑞水利水电科技有限公司
IPC: G06F18/25 , F03B11/00 , G06F18/2135 , G06F18/15 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了水轮机顶盖螺栓预紧力故障预警方法，通过获取当前时刻的水轮机顶盖螺栓的各待测试子预紧力信号的时域特征值，利用主成分分析法对时域特征值进行融合处理，得到目标特征值，进一步将目标特征值输入至目标长短时记忆网络，得到当前时刻的下一时刻的预测特征值，从而根据预测特征值和预警控制限进行故障预警，生成水轮机顶盖螺栓的故障预警信号；故障预警信号用于表征水轮机顶盖螺栓在当前时刻的下一时刻存在故障风险。由于LSTM网络处理待测试子预紧力信号中的时序信息，使得得到的预测特征值能够更好的表征水轮机顶盖螺栓在当前时刻的下一时刻的状态信息，基于预测特征值和进行故障预警，提高了水轮机组运行的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114282156A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111347221.2
申请日：2021-11-15
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 广东粤海珠三角供水有限公司 , 南京南瑞水利水电科技有限公司
Inventor： 杜灿阳 , 曾庚运 , 乐育生 , 李晓春 , 侯征军 , 谢小辉 , 孙尔军 , 田新文 , 潘伟峰 , 张金鹏 , 刘镖峰 , 朱传古 , 吴健 , 胡飞 , 洪礼聪 , 史坤涛
Abstract: 本发明公开了一种泵组预警方法、系统、可读存储介质及计算设备，本发明对机端电流进行经验模态分解，获得本征模态函数，对本征模态函数进行希尔伯特变换，获得频谱幅值，将频谱幅值的和值作为特征值进行泵组预警，从算法上规避了不适应非定常系统的时域频域联合分析方法，采用本征模态函数提高了分析结果的精度，由于累加特性保证了预警信息减少了漏报和误报。
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公开(公告)号：CN114548163A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210148181.7
申请日：2022-02-17
Applicant: 中国三峡建工(集团)有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了基于频域特征的水电机组状态监测波形信号数字滤波方法，具体涉及信号数字滤波技术领域，包括步骤一、获取波形采样参数；步骤二、获取该通道原始时域波形数据；步骤三、获取波形滤波参数；步骤四、进行快速傅里叶变换计算以及对原始时域波形数据和波形全部FFT频域特征数据进行关联存储；步骤五、滤除指定频段的谱线；步骤六、根据该频域特征数据进行快速傅里叶逆变换计算；步骤七、还原该通道时域波形数据以及对数字滤波后的波形FFT频域数据和滤波后的时域波形数据进行关联存储；步骤八、判断是否完成所有信号无效频段的滤除；步骤九、获取通道滤波后时域波形数据。本发明提高了机组检测和维护的效率。
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公开(公告)号：CN114545229A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210147800.0
申请日：2022-02-17
Applicant: 中国三峡建工(集团)有限公司
Abstract: 本发明公开了基于实时计算框架的水电机组分工况测值越限报警方法，具体涉及水电机组分工况测值技术领域，包括步骤一、机组振摆监测单元；步骤二、8周Conf97融合平均时段法计算峰‑峰值；步骤三、二次单元；步骤四、关联性判断；步骤五、判定越限报警和停机保护。本发明满足水电机组各种运行工况的振动信号峰‑峰值计算，并通过关联性判断的公式对振动摆度的原因进行相关性的判定，有助于及时掌握水电机组的实际运转信息，提前对水电机组的故障进行预判，另外完善了除稳定工况之外其他工况下的水电机组的越限告警及跳闸停机逻辑判定方法，避免水电机组在处于其他运行工况下出现信号输出误动的现象。
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公开(公告)号：CN114298144A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111388644.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 国网新源控股有限公司 , 华东宜兴抽水蓄能有限公司 , 南瑞集团有限公司
Inventor： 吉俊杰 , 宋旭峰 , 姚航宇 , 梁庆春 , 吴闽 , 孙尔军 , 潘伟峰 , 胡飞 , 陆婷 , 朱传古 , 刘镖峰 , 蒋佳杰 , 王闻震 , 仲金宝 , 潘盈 , 韩旭 , 史鑫松 , 史瑜 , 罗靖儒 , 蒋衍 , 王航
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的水电站设备漏油识别方法，包括以下步骤：步骤一、构造设备检测点图像数据集；步骤二、引入LinkedHashMap集合存储目标区域图像集并将目标区域图像集加入时间戳；步骤三、建立训练集、验证集和测试集；步骤四、离线训练深度卷积网络漏油识别模型；步骤五、利用已训练的神经网络模型在线判断漏油异常情况；步骤六、一旦发现漏油异常，进行预警提醒。本发明通过构造水电站设备检测点正常和漏油异常图像数据，训练并应用深度卷积网络漏油识别模型，发出预警提醒，且利用LinkedHashMap集合对图像数据进行有序的存储，较现有的仪表检测方法，具有更好的准确性和经济性。
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公开(公告)号：CN112664379A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011527269.7
申请日：2020-12-22
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 安徽响水涧抽水蓄能有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种水轮机组故障预判方法，包括如下步骤：S1、计算固有频率下的模值，即为被测点处大轴的摆度振幅值；2、若摆度振幅值小于振幅阈值Ⅰ，则判定水轮机组正常，若摆度振幅大于或等于振幅阈值Ⅰ，则执行步骤S3；S3、基于水轮机组摆度的频谱来判定水轮机组即将出现的故障类型。用可变采样率的方法获得完整周期的信号数据，利用快速傅里叶变换方法将杂乱的连续时域信号分解成为离散有规律的频域信号，通过频谱分析，仅保留有效摆度振幅数据，去除干扰信号。通过辨别基本正弦信号的幅值、相位及周期，得出传感器安装点处的主要振动特征。同时可以通过BP神经网络来识别出水轮机组即将出现的故障类型，同时做出故障告警及检修建议。
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