-
公开(公告)号：CN119891364A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411952113.1
申请日：2024-12-27
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提供一种风电机组的构/跟网控制模式切换方法及装置，所述方法包括：接收并网控制指令，并进行并网点两端的电压、频率和相位的预同步控制；其中，在接收所述并网控制指令之前所述风电机组的并网逆变器处于构网控制模式下；对所述风电机组的并网逆变器进行直交轴电流的预同步控制；若判断获知直轴的电流值和直轴的反馈电流值满足第一切换触发条件且交轴的电流值和交轴的反馈电流值满足第二切换触发条件，则进行控制模式切换。所述装置用于执行上述方法。本发明实施例提供的风电机组的构/跟网控制模式切换方法及装置，保证了风电机组的稳定运行。
-
公开(公告)号：CN118780164A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410885222.X
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06F113/06 , G06F119/08 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供了一种风电机组齿轮箱健康状态评估方法及系统，所述方法包含：通过对风电机组齿轮箱的热力学行为进行分析获得热力分析数据；根据所述热力分析数据和风电机组齿轮箱在运动过程中的受力情况进行等温节点划分获得等温节点，根据所述等温节点和节点间传热关系构建热网络模型；根据所述热网络模型获得待测风电机组齿轮箱的节点温度，根据所述节点温度和实际采集到的节点实测温度构建健康指数；通过所述健康指数获得风电机组齿轮箱健康状态评估结果。
-
公开(公告)号：CN118117584A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410190658.7
申请日：2024-02-20
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本申请提供了一种用于风电机组的出力概率预测方法及装置，该方法包括：获取待预测风电机组的多组历史工作数据，其中，空间相关数据与待预测风电机组的地理位置有相关性，空间无关数据与待预测风电机组的地理位置无相关性；确定每组历史工作数据对应的待预测风电机组的地理位置信息，并建立地理位置信息与空间相关数据的第一映射关系；将第一映射关系加入分位数回归神经网络，并根据历史工作数据和皮尔逊系数模型，确定分位数回归神经网络的条件分位数函数；根据条件分位数函数和余弦核函数，确定待预测风电机组的出力概率密度预测函数。本申请能够综合考虑区域空间特性对风电机组出力的预测，使预测结果更符合实际运行情况。
-
公开(公告)号：CN118917694A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411112202.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
IPC: G06Q10/0637 , H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种风电场可信容量评估方法和装置，方法包括：利用Copula的变分推断模型获得风电场中关于机组可靠性的后验分布；基于后验分布，利用I‑Spline构建在风速增加时功率输出单调不减的风电场出力模型；利用风电场出力模型生成风电场输出功率的联合概率分布；采用序贯蒙特卡洛方法对联合概率分布进行随机抽样以计算输电系统的可靠性指标；利用二分法进行可信容量搜索以保证风电场接入后的可靠性指标与接入前相等。本发明通过引入Copula变分推断技术，能够准确捕捉风速、风向、机组可靠性与功率输出之间的复杂非线性关系。并且I‑Spline技术确保了功率曲线的平滑性和单调性。
-
公开(公告)号：CN118509237A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410724719.3
申请日：2024-06-05
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本申请提供了一种风电机组数据的加密方法及装置，其中，该方法包括：获取明文风电机组数据对应的初始状态矩阵；将所述初始状态矩阵作为待处理状态矩阵，执行加密操作，执行所述加密操作的步骤包括：获取所述待处理状态矩阵对应的轮密钥矩阵，将所述轮密钥矩阵中同一行的元素进行异或运算，得到该行对应的密钥；应用各行对应的密钥和所述待处理状态矩阵，得到第一状态矩阵；判断所述执行所述加密操作的轮数是否等于预设的加密轮数，若是，则将当前的第一状态矩阵确定为所述明文风电机组数据对应的密文。本申请能够提高数据加密过程的安全性，进而能够提高接下来数据传输的可靠性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119290380A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411112197.8
申请日：2024-08-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G01J5/48 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于多数据融合的风电机组齿轮箱故障判别方法及装置，对应的方法包括：将所述风电机组齿轮箱的声学数据转换为二维图像；将所述风电机组齿轮箱的红外热成像数据解析为三通道数据；根据预生成的卷积神经网络提取所述二维图像以及所述三通道数据的特征数据；根据所述特征数据以及预生成的Transformer模型判别所述风电机组齿轮箱故障。本发明使用多模态信息融合方法结合多种传感器信号中相互关联的故障特征，从不同模态的角度学习具有相关性的特征，丰富故障特征信息，增强故障诊断方法的精准度和可靠性，同时结合多种传感器的特点，能够防止在极端环境下某种传感器的失效问题，提升风电机组齿轮箱故障诊断方法的鲁棒性与稳定性。
-
公开(公告)号：CN119163558A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411112201.0
申请日：2024-08-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
IPC: F03D17/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多源数据的风电机组机械部件态势感知方法和装置，方法包括：基于风电机组机械部件的损坏情况及影响因素确定并获取态势感知环境参量；对态势感知环境参量进行预处理；将预处理后的态势感知环境参量进行特征提取与融合获得多源信息融合矩阵；将多源信息融合矩阵作为态势感知模型的输入，利用态势感知模型输出进行风电机组机械部件态势识别。本发明通过采集风电机组的振动信号、输出功率、温度、湿度，对采集到的信号进行特征提取及融合，提高了风电机组机械部件态势感知的可靠性。另外本发明将输入数据通过映射器进行一次函数映射，使输入数据处于同一共享特征空间，实现多传感器信息多模式融合，进一步提高感知的准确性。
-
公开(公告)号：CN118780988A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410885218.3
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
IPC: G06T3/4076 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种超分辨率图像重建方法及装置，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取电力设备热成像图像；基于预设超分辨率图像生成模型对所述电力设备热成像图像进行处理，重建得到与所述电力设备热成像图像相对应的超分辨率图像。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的超分辨率图像重建方法及装置，能够获取具有更高图像质量的电力设备热成像图像。
-
公开(公告)号：CN118780163A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410885220.0
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F18/213 , G01M13/045 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F111/08 , G06F119/04 , G06F113/06
Abstract: 本申请提供了一种风电机组齿轮箱性能退化评估方法及系统，所述方法包含：获取风电机组齿轮箱全寿命的振动数据，通过完全自适应噪声集合经验模态分解对所述振动数据获得特征信号数据；通过核主成分分析方法融合所述特征信号数据提取健康指标数据；根据所述健康指标数据训练果蝇算法优化极限学习机模型构建的预测模型获得健康预测模型；通过所述健康预测模型分析待测风电机组齿轮箱获得退化评估结果。
-
公开(公告)号：CN118246313A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410189022.0
申请日：2024-02-20
Applicant: 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种风机轴承劣化性能预测方法和装置，方法包括：从风机轴承振动信号数据文件中提取时域、频域和时频域的原始特征参量；基于原始特征参量筛选出初始风机轴承性能劣化特征集；基于特征矩阵近似对角化方法对劣化特征集进行分离降维以消除特征之间的冗余和相关性，得到高效表征轴承性能劣化的融合特征；建立基于粒子群优化的支持向量机预测模型，利用融合特征构建训练集来训练支持向量机预测模型；将当前劣化指标值和历史数据输入至向量机预测模型得到下一时刻性能劣化指标。本发明不仅较传统模型提高了预测精度，还可以结合不同部件的性能劣化特征参量推广至复杂整体多部件系统的性能劣化预测中。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
71
records
(took 0.08 seconds)
