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公开(公告)号：CN104564522B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201410826613.0
申请日：2014-12-24
申请人： 大连尚能科技发展有限公司
IPC分类号： F03D7/00
CPC分类号： Y02E10/723
摘要： 本发明公开了一种风力发电机组叶片工作角度控制方法，涉及风力发电机的控制方法技术领域。所述方法包括以下步骤：风机进入并网发电状态后，风机控制器根据当前发电机的转速和转矩选择风机是否激活低风速区域控制；当风机进入低风速区域控制后，风机控制器进一步判断发电机转速工作在低风速区域的哪段区域；风机控制器根据发电机的转速工作区域和发电机的转矩计算出发电机叶片的工作角度，并将控制指令发给变桨系统；变桨控制器和变桨电机响应风机控制器的命令，调整叶片工作角度，使风机最大程度的吸收风能并转化为电能。所述控制方法在不同风速下时可以使风机叶片工作在最优角度下，以此实现最大程度地吸收风能。
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公开(公告)号：CN105484939A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510944292.9
申请日：2015-12-16
申请人： 大连尚能科技发展有限公司
CPC分类号： Y02E10/723 , F03D7/046 , F05B2270/32 , F05B2270/321
摘要： 本发明公开了一种风速风向仪的角度测量误差曲线的替代学习方法，风速风向仪在学习周期使用其目标风机的历史数据进行预学习，使用目标风机之前一个或多个月份的各类参数进行统计分析，获取较为合理的角度测量误差曲线Ch；或者使用风速风向仪分析过的其它相似风机(相同风场、相似的微观选址位置、相似的风机性能指标)的角度测量误差曲线Ct。进而可以使用该曲线(Ch或Ct)直接进入运行周期对风速风向仪的实测风向偏差角度进行修正，同时与自身的学习周期并行。本发明解决了现有技术中，在风机处于长达1个多月的学习周期内，不能进入运行周期并对此期间的角度测量误差进行补偿的问题，提高了风机在此期间的发电量。
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公开(公告)号：CN105464903A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510946419.0
申请日：2015-12-16
申请人： 大连尚能科技发展有限公司
CPC分类号： Y02E10/723 , F03D7/046 , F05B2270/32 , F05B2270/321
摘要： 本发明公开了一种风速风向仪的角度测量误差曲线的循环学习方法，包括以下步骤：第一次学习周期结束后，即同时启动运行周期和新的学习周期，新的学习周期与运行周期并行；当新的学习周期统计出新的角度测量误差曲线b比原有的角度测量误差曲线a的平均相对误差大于或等于5％时，则使用新的角度测量误差曲线b代替原有的角度测量误差曲线a进行补偿。由于本发明可以使风速风向仪循环进行学习周期，当角度测量误差曲线发生变化时，可以及时的对角度测量误差曲线进行修正与补偿，以减少因为原有的角度测量误差曲线失效而带来的发电量效率降低。如对河北某风场某风机进行上述循环学习后，可以减少该风机1.2％左右的发电量损失。
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公开(公告)号：CN103603776B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310603969.3
申请日：2013-11-23
申请人： 大连尚能科技发展有限公司
IPC分类号： F03D17/00
摘要： 一种风力发电机组变桨安全性的预测算法，采用BP三层神经网络对叶片附冰的可能性进行预测，所述的BP三层神经网络包括输入层、隐层和输出层；输入层包括8个输入节点，分别为：风速x1、空气温度x2、空气湿度x3、变桨角度x4、叶轮转速x5、叶片的空间位置x6、风机振动数值x7、叶片材质系数x8；隐层包括有3个节点z1-z3；输出层包括1个输出节点：结冰速度v；本发明延长了机组浆片使用寿命，提高了机组发电效率。
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公开(公告)号：CN105512416B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201510946381.7
申请日：2015-12-16
申请人： 大连尚能科技发展有限公司
摘要： 本发明公开了一种风机尾流对角度测量误差影响关系的获取方法，包括以下步骤：在学习周期内，对风速风向仪所采集到的数据按照风速段进行预处理；采用最小二乘拟合法形成角度测量误差函数。由于本发明通过风速风向仪在学习周期所采集的数据进行统计，并采用最小二乘拟合法拟合成一个关于风速的多项式函数，并将该函数作为风速风向仪的角度测量误差函数，解决了风机尾流对风速风向仪的角度测量误差影响关系无法获取的问题。通过本发明获取了风机尾流对风速风向仪的角度测量误差影响关系后，则可以进行角度测量误差补偿，修正风机叶轮处的实际风向偏差角度θ1，从而提高对风机叶轮处风向的测量精度。
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公开(公告)号：CN105569921B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201510944611.6
申请日：2015-12-16
申请人： 大连尚能科技发展有限公司
IPC分类号： F03D7/02
CPC分类号： F03D7/0204 , F03D17/00 , F05B2270/321 , F05B2270/802 , Y02E10/723
摘要： 本发明公开了一种加入主控系统数据传递误差修正的角度测量误差补偿方法，包括以下步骤：消除风速风向仪的角度测量误差；统计风向偏差角度θ3的密度分布直方图或分布曲线；确定风速风向仪与主控系统之间存在的角度传递误差；进行角度传递误差补偿。由于本发明可以检测风速风向仪和主控系统之间的角度传递误差δ2，解决了现有的角度测量误差补偿曲线只能检测风速风向仪的角度测量误差δ1的局限，提高了主控系统对风向角度的获取精度，进而提高了风机叶轮的对风精度，并提高了发电效率。通过对河北某风场某风机应用本发明后，检测出风速风向仪和主控系统之间的角度传递误差为3.5°，进而可以减少该风机0.5％的发电量损失。
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公开(公告)号：CN103603776A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310603969.3
申请日：2013-11-23
申请人： 大连尚能科技发展有限公司
IPC分类号： F03D11/00
摘要： 一种风力发电机组变桨安全性的预测算法，采用BP三层神经网络对叶片附冰的可能性进行预测，所述的BP三层神经网络包括输入层、隐层和输出层；输入层包括8个输入节点，分别为：风速x1、空气温度x2、空气湿度x3、变桨角度x4、叶轮转速x5、叶片的空间位置x6、风机振动数值x7、叶片材质系数x8；隐层包括有3个节点z1-z3；输出层包括1个输出节点：结冰速度v；本发明延长了机组浆片使用寿命，提高了机组发电效率。
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公开(公告)号：CN105464903B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201510946419.0
申请日：2015-12-16
申请人： 大连尚能科技发展有限公司
CPC分类号： Y02E10/723
摘要： 本发明公开了一种准确获取角度测量误差曲线的方法，包括以下步骤：第一次学习周期结束后，即同时启动运行周期和新的学习周期，新的学习周期与运行周期并行；当新的学习周期统计出新的角度测量误差曲线b比原有的角度测量误差曲线a的平均相对误差大于或等于5％时，则使用新的角度测量误差曲线b代替原有的角度测量误差曲线a进行补偿。由于本发明可以使风速风向仪循环进行学习周期，当角度测量误差曲线发生变化时，可以及时的对角度测量误差曲线进行修正与补偿，以减少因为原有的角度测量误差曲线失效而带来的发电量效率降低。如对河北某风场某风机进行上述循环学习后，可以减少该风机1.2％左右的发电量损失。
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公开(公告)号：CN104601050B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410822274.9
申请日：2014-12-24
申请人： 大连尚能科技发展有限公司
摘要： 一种油泵电机的调速方法，S1.启动油泵电机时，若齿轮箱内的润滑油处于高粘度或低温工况，使用与油泵电机连接的变频器对油泵电机的频率进行调整，使油泵电机运行的转矩达到或高于额定转矩，油泵电机在此状态下启动；S2.启动油泵电机或油泵电机运行时，若齿轮箱内的润滑油处于低粘度或高温工况，变频器对油泵电机的频率进行调整，使得油泵电机运行的转矩低于额定转矩，油泵电机在此状态下启动或运行。本发明根据润滑的油温和粘度的情况，使用变频器对油泵电机的频率进行控制，一方面，润滑油在低温、高粘度工况下，油泵电机处于较大运行转矩的状态，可以顺利启动；另一方面，润滑油在高温、低粘度工况下，提高频率可以增加油的流量增加油的冷却效率。
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公开(公告)号：CN105569922A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510945720.X
申请日：2015-12-16
申请人： 大连尚能科技发展有限公司
IPC分类号： F03D7/04
CPC分类号： Y02E10/723 , F03D7/0204 , F03D7/046 , F05B2270/32 , F05B2270/321 , F05B2270/802
摘要： 本发明公开了一种基于风速影响的风速风向仪的角度测量误差补偿方法，包括以下步骤：在学习周期进行数据预处理并通过最小二乘拟合法形成角度测量误差函数；在运行周期将角度测量误差函数用于风速风向仪的角度测量误差补偿，风速风向仪将补偿后的风向偏差角度θ1发送给主控系统，主控系统根据风向偏差角度θ1将风机叶轮正对风向。由于本发明在风机运行期间，能够根据实时的风速，将风速风向仪所测得的风向数据进行误差补偿，进而提高了对风机叶轮处风向的测量精度，同时也提高了风机的发电效率。如对河北某风场某风机使用本发明后，获得其角度测量误差曲线的均值在5°左右，进而可以将其发电量提升1.14％。
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