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公开(公告)号：CN108109208B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201711249774.8
申请日：2017-12-01
申请人： 同济大学 , 大唐国信滨海海上风力发电有限公司
摘要： 本发明公开了一种海上风电场增强现实方法，应用于操作人员穿戴的AR眼镜上，包括：识别出风电场中的目标器械，实时获取操作人员视角信息和AR眼镜中相机的位置信息，根据所述操作人员视角信息和AR眼镜中相机的位置信息将虚拟对象叠加到真实的场景中所述的目标器械上或目标器械的设定方向位置处，其中，所述的虚拟对象包括目标器械的虚拟内部结构、目标器械内部部件虚拟运行姿态、目标器械的运行参数数据、目标器械的拆装动画、目标器械的历史数据信息中的任意一项或几项；本发明中通过将辅助操作人员工作的虚拟对象叠加到真实的场景中，从而帮助了操作人员在现场进行运维问题的决策与操作，提高了操作人员的工作效率，保障了风电场正常的工作。
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公开(公告)号：CN108418548A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810141845.0
申请日：2018-02-11
申请人： 同济大学 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种光伏板全方位一体化监测系统，具体步骤为：进行对光伏发电组件的发电功率监测；运用清扫机器人和温度传感器、激光传感器对光伏板进行清洁度监测并及时清洁；通过光伏板运维平台并接收传感器传输的数据进行统一处理。本发明公开的方法利用激光反射原理的光伏板清洁度检测方法，同时基于温度传感器阵列和清扫机器人的光伏板温度分布检测，通过无线网络的连接，使运维平台与监控现场一体化连接。以此为基础实现的光伏发电历史数据的分析报表和清扫机器人等运维措施的效益评估。
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公开(公告)号：CN108322187A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810142387.2
申请日：2018-02-11
申请人： 同济大学 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
CPC分类号： Y02B90/2653 , Y04S10/40 , Y04S40/126 , H02S50/00 , H02J13/0003 , H02S40/10 , H02S50/15
摘要： 本发明公开了一种光伏电站监测与运维一体化系统，所述发明的技术方案的具体步骤为：在光伏汇流箱内通过霍尔传感器检测光伏电池的发电电流及电压并传送给处理器；所述多个汇流箱的检测模块之间由RS485通信方式连接汇集到一起由无线模块发送；通过基于无人机的光伏面板故障快速检测定位系统判断光伏面板故障情况；通过携带灰尘检测传感器的清扫机器人监测并清洁光伏面板；通过基于无人机的光伏面板故障快速检测定位系统定位故障的实际位置，并通过无线通信模块发送故障信息；应用无线通信网络将电站的各系统连接起来，运维工作趋于一体化智能化。
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公开(公告)号：CN108010413A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711249805.X
申请日：2017-12-01
申请人： 同济大学 , 大唐国信滨海海上风力发电有限公司
IPC分类号： G09B9/00
摘要： 本发明公开了一种风力发电厂运维仿真系统，包括，仿真系统，通过空间多叉树的方式搭建风电场的虚拟场景，进行运维场景重构；人机交互系统，通过虚拟现实眼镜和摄像机，接收用户的操作数据，利用手势和语音来实现用户与虚拟场景间的实时交互；综合数据管理系统，提供整个系统的三维模型、人机交互过程中所使用的手势库和语音库，通过数字立体采集系统获取三维模型的空间信息，采用数据索引技术对系统进行综合查询，通过数据分段将所述三维模型的空间信息叠加到重构的运维场景中。本发明可直接应用于海上风电运维培训、设备认知和运维考核等环节中，为风电运维培训考核提供安全可靠的环境，打破时间和空间限制，提高培训效率，杜绝安全隐患。
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公开(公告)号：CN109325248A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201810142391.9
申请日：2018-02-11
申请人： 同济大学 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明公开了一种建立风电场内立体式风速分布关联图的方法，具体步骤为：读入置坐标参数和风速、风向参数，进行风速空间分布特性分析；根据测风塔观测风速(风电场区域)计算每台风机的风速；进行基于平均风速模拟的风速时间分布特性分析，结合轮毂风速模型输入轮毂高度处分钟到小时级平均风速，输出由平均风速叠加白噪声产生的风机轮毂高度处风速秒级时间序列；结合上述分析结果建立风电场内立体式风速分布关联图。本发明公开的方法在电力系统的风电场内提高了空间解析精度和时间尺度的精确性，能够建立风电场内立体式风速分布关联图，能够精确获取风电场内部风速，真实地反映风电场实际功率的变化规律。
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公开(公告)号：CN108416372A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810142361.8
申请日：2018-02-11
申请人： 同济大学 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种基于多种传感器的风电场风速获取方法，具体步骤为：集合传感器测得的测风塔风速和机头风速，分别通过Kalman滤波器进行卡尔曼滤波数据融合和贝叶斯估计法数据融合，最终俩组融合算法算出的风速大小可以取平均值，得到最终的数据融合之后的风速。本发明公开的方法将卡尔曼和贝叶斯估计数据融合技术应用到风电场中，使测风塔风速与机头风速融合出一个更为精确的风速，提升系统精度，使得出力计算更为准确，提高了整个系统的可信度。
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公开(公告)号：CN108416372B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201810142361.8
申请日：2018-02-11
申请人： 同济大学 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种基于多种传感器的风电场风速获取方法，具体步骤为：集合传感器测得的测风塔风速和机头风速，分别通过Kalman滤波器进行卡尔曼滤波数据融合和贝叶斯估计法数据融合，最终俩组融合算法算出的风速大小可以取平均值，得到最终的数据融合之后的风速。本发明公开的方法将卡尔曼和贝叶斯估计数据融合技术应用到风电场中，使测风塔风速与机头风速融合出一个更为精确的风速，提升系统精度，使得出力计算更为准确，提高了整个系统的可信度。
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公开(公告)号：CN110779988A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911041769.7
申请日：2019-10-30
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的螺栓寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过螺栓检测传感器，获取螺栓裂纹的原始数据，并进行数据预处理；将预处理完后的数据输入故障诊断模型提取多维故障特征，故障诊断模型采用DNN网络模型；通过PCA将多维故障特征集成为一维故障特征；将一维故障特征输入RUL预测模型获取寿命预测结果。与现有技术相比，本发明通过传统的PCA把深度学习高维深层特征集成为一维的故障特征变量，根据历史故障数据抽取的故障特征量定义故障标尺，建立基于指数型非线性拟合函数的RUL预测模型，直接刻画故障特征量和RUL间的关系，缩短了DNN模型的运行时间，提高了实时预测的可靠性。
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公开(公告)号：CN108390645A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810142365.6
申请日：2018-02-11
申请人： 同济大学 , 甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了一种基于基于无人机和热成像技术的光伏板故障定位方法，通过多旋翼无人机携带热成像相机在空中获取光伏面板的红外图像并用机载处理器对红外图像的处理判断是否存在热斑故障；计算无人机的最优巡检路径，通过对飞行过程中的位置修正保证无人机在规划好的巡检路径上；通过机载定位设备获取无人机的实时位置，发现故障时以无人机的位置(经纬度信息)和故障在图像中的位置结合定位故障位置并存储、上传相关信息；通过地面标记物实现无人机的精确定点降落和自动充电，进而实现整个过程的自动化。本发明公开的光伏板故障定位方法能够实现智能、高效地对光伏面板进行故障检测定位，以达到光伏电站运维目的。
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公开(公告)号：CN108109208A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711249774.8
申请日：2017-12-01
申请人： 同济大学 , 大唐国信滨海海上风力发电有限公司
摘要： 本发明公开了一种海上风电场增强现实方法，应用于操作人员穿戴的AR眼镜上，包括：识别出风电场中的目标器械，实时获取操作人员视角信息和AR眼镜中相机的位置信息，根据所述操作人员视角信息和AR眼镜中相机的位置信息将虚拟对象叠加到真实的场景中所述的目标器械上或目标器械的设定方向位置处，其中，所述的虚拟对象包括目标器械的虚拟内部结构、目标器械内部部件虚拟运行姿态、目标器械的运行参数数据、目标器械的拆装动画、目标器械的历史数据信息中的任意一项或几项；本发明中通过将辅助操作人员工作的虚拟对象叠加到真实的场景中，从而帮助了操作人员在现场进行运维问题的决策与操作，提高了操作人员的工作效率，保障了风电场正常的工作。
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