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公开(公告)号：CN116488260A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310498608.0
申请日：2023-05-05
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司五强溪水电厂 , 贵州清水江水电有限公司 , 怀化沅江电力开发有限责任公司
发明人： 张新华 , 赵训新 , 李贤明 , 何葵东 , 罗立军 , 李晓龙 , 孙立峰 , 白松 , 王健 , 于先河 , 王哲亮 , 王小君 , 谭淞镁 , 周乐 , 杨丹丹 , 黄自明 , 肖启志 , 谢文宇 , 汪仁强 , 徐骢 , 张培 , 魏加达 , 李崇仕 , 刘禹 , 王胜军 , 阳瑞霖 , 金艳 , 段界峰
摘要： 本发明提供一种发电机调频方法、装置、电子设备及存储介质，该发电机调频方法包括：获取目标发电机的输出信号；对输出信号采用第一分析方式分析得到第一频率测量值，对输出信号采用采用第二分析方式分析得到第二频率测量值；根据输出信号，确定目标发电机处于第一工况或第二工况中的一种；根据目标发电机处于第一工况及第二工况的至少一种，对第一频率测量值及第二频率测量值执行冗余处理，输出目标频率测量值；根据目标频率测量值，对目标发电机执行调频处理。本发明的有益效果为：提高了测频的精度、时效性、稳定性，优化了调频性能。
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公开(公告)号：CN117789430A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410029024.3
申请日：2024-01-08
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
IPC分类号： G08B21/18
摘要： 本发明提供一种发电机空冷器故障预警方法、系统及存储介质，该方法包括如下步骤：通过目标发电机组的机组监控系统采集所述目标发电机组中多个空冷器的机组监控数据；将所述外部形参数据预处理为形参赋值数据；对所述机组测点数据进行数据清洗和数据补齐处理；基于预设的温度算法参数，并结合所述状态时序数据计算处理所有所述机组测点数据，得到多个所述空冷器的温度特征值；结合所述形参赋值数据和所述温度特征值生成温度特征指标；结合预设的预警阈值和所述温度特征指标生成对应所述空冷器的故障预警信息。本发明具有水电机组空冷器故障征兆自动预警的效果。
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公开(公告)号：CN116857109A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310813400.3
申请日：2023-07-04
申请人： 五凌电力有限公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
发明人： 王卫玉 , 魏加达 , 王思嘉 , 胡勇胜 , 李贤明 , 罗立军 , 肖启志 , 李崇仕 , 刘禹 , 张培 , 莫凡 , 阳瑞霖 , 段界峰 , 何葵东 , 赵训新 , 陈启卷 , 田波 , 马泽宁
IPC分类号： F03B11/00
摘要： 本公开提出一种水电机组全工况稳定性状态的异常预警方法。包括：获取水电机组在处于稳定性状态时的历史运行数据，确定水电机组在以不同历史运行数据运行时所对应的目标水头，目标有功功率和机组额定功率，并根据与每个历史运行数据对应的目标水头，目标有功功率和机组额定功率，将多个历史运行数据划分为多个数据集合，其中，每个数据集合具有对应的目标水头和目标有功功率，再根据每个数据集合中的历史运行数据，确定水电机组在以数据集合对应的目标水头和目标有功功率运行时的数据健康值，以及基于数据健康值对水电机组进行异常状态预警，从而能够有效地提升水电机组全工况稳定性状态的异常预警效果。
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公开(公告)号：CN116911450B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310813933.1
申请日：2023-07-04
申请人： 五凌电力有限公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
发明人： 王卫玉 , 王思嘉 , 魏加达 , 刘兴义 , 罗立军 , 刘斌 , 丁晖庆 , 刘禹 , 李崇仕 , 康志远 , 阳瑞霖 , 段界峰 , 张培 , 莫凡 , 姜晓峰 , 胡勇胜 , 赵训新 , 何葵东 , 陈启卷
摘要： 本公开提出一种水电站辅助设备的劣化趋势预警方法。包括：获取预设时间周期内水电站辅助设备的多个目标运行数据，目标运行数据包括：目标运行时间和/或目标启停间隔时间，并确定与每个目标运行数据对应的目标数据采集时间，再对多个目标运行数据和与每个目标运行数据对应的目标数据采集时间进行线性拟合处理，以获取目标函数曲线，其中，目标函数曲线具有目标斜率，以及基于目标斜率，确定水电站辅助设备的劣化趋势预警结果，由此，能够准确预测水电站辅助设备可能出现的劣化趋势，从而能够基于劣化趋势预警结果，在水电站辅助设备故障和停机之前采取相应补救措施，以保障水电站生产的连续性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116910648A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310828563.9
申请日：2023-07-07
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G01R31/12 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/21
摘要： 一种基于深度学习的GIS设备局部放电图谱分析方法、系统和介质，方法中，通过特高频设备采集不同放电类型的局部放电信号样本，并给定所述样本对应的分类标签；然后对局部放电样本进行预处理，计算获得其二维特征图谱，并通过数据增强手段形成GIS局部放电特征图谱数据库；将所述数据库按照比例划分训练集和测试集，将所述训练集输入深度学习网络模型中，经过训练得到局部放电图谱识别模型；最后将测试集或者实际运行中局部放电信号，按照预处理得到图谱，输入到局部放电图谱识别模型，得到局部放电类型的识别结果。本发明公开的方法通过数据增强和模型轻量化改进提高了放电识别的可靠性和适用性。
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公开(公告)号：CN115271122A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210936731.1
申请日：2022-08-05
申请人： 五凌电力有限公司 , 湖南五凌电力科技有限公司
摘要： 本公开提出一种基于正弦余弦算法与胶囊网络的水电机组故障诊断方法，该方法包括获取水电机组的故障数据，根据水电机组的故障数据，搭建初始胶囊网络模型，其中，初始胶囊网络模型包括：初始参数，基于正弦余弦算法对初始参数进行优化处理，得到目标参数，根据目标参数，对初始胶囊网络模型进行更新处理，得到目标胶囊网络模型，根据目标胶囊网络模型对水电机组故障进行诊断。本公开能够有效提升水电机组故障诊断的准确率，有效兼顾水电机组故障检测的准确性与诊断速度，提升诊断效率，增强水电机组故障诊断效果。
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公开(公告)号：CN114136573B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202111437224.5
申请日：2021-11-29
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
发明人： 李崇仕 , 赵训新 , 何葵东 , 罗立军 , 黄海兵 , 刘献忠 , 侯凯 , 王卫玉 , 张培 , 魏加达 , 金艳 , 肖杨 , 姜晓峰 , 莫凡 , 胡蝶 , 刘禹 , 阳瑞霖 , 王思嘉 , 万元 , 姜永正
摘要： 本申请提供一种水轮发电机组关键部件的预警振幅的计算方法，包括：建立水轮发电机组关键部件的有限元模型；基于有限元模型，分析关键部件在不同振动频率激励下的振动应力，得到关键部件的频率响应特性；编制典型工况下服役寿命周期内水轮发电机组关键部件的振动幅值功率谱；基于频率响应特性，将振动幅值功率谱作为输入激励加载到有限元模型中，疲劳仿真分析得到关键部件的疲劳寿命；设定疲劳寿命阈值，疲劳寿命阈值小于疲劳寿命；将以预设倍数调整振动幅值后的振动幅值功率，作为输入激励加载到有限元模型中，仿真求解得到关键部件的输出疲劳寿命；当输出疲劳寿命接近疲劳寿命阈(56)对比文件谭文胜;万元;夏代雄;李崇仕.大型水轮机顶盖动态特性数值模拟与试验研究.水电能源科学.2020,(第09期),全文.
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公开(公告)号：CN115436044A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211071001.6
申请日：2022-09-02
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
摘要： 一种有载分接开关机械故障诊断方法、装置及电子设备，方法包括收集待诊断有载分接开关切换过程中的振动信号；通过短时傅里叶变换提取振动信号的时频特征；通过动态时间规整算法，计算待诊断有载分接开关的时频特征与预设的机械故障诊断库中的各特征诊断序列之间的差异度，不同的特征诊断序列对应表征不同的有载分接开关状态；根据差异度分析待诊断有载分接开关的故障类型及故障程度。本发明采用动态时间规整算法计算有载分接开关振动信号时频特征与机械故障诊断库中不同的特征诊断序列之间的差异度，能够以动态匹配的方式将待诊断振动信号与机械故障诊断库中的振动信号进行局部最相似匹配，故障类型诊断准确性更高，并且可分析故障程度。
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公开(公告)号：CN118520346A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410601384.6
申请日：2024-05-15
申请人： 湖南五凌电力科技有限公司 , 五凌电力有限公司
发明人： 魏加达 , 王思嘉 , 王卫玉 , 李贤明 , 罗立军 , 何葵东 , 刘斌 , 焦华伟 , 王小君 , 王凯 , 刘禹 , 袁世铎 , 莫凡 , 谢文宇 , 苏亮 , 谭文胜 , 刘强 , 张培 , 金艳 , 阳瑞霖 , 李崇仕 , 段界峰 , 赵瑞洋
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本申请属于设备检测领域，具体公开了一种油气水重要辅助设备智能分析及预警诊断方法，包括：获取用于油气水重要辅助设备健康分析的待预测数据；提取所述待预测数据的特征数据，将所述特征数据输入至训练好的故障诊断模型中，得到所述油气水重要辅助设备的健康状态结果；所述故障诊断模型是将在线监测数据作为训练集，基于所述训练集和所述训练集的诊断标签进行训练得到的；将所述健康状态结果发送到工业大数据平台，以基于所述健康状态结果为用户提供设备智能巡检服务、异常预警服务以及维护警示服务。通过本申请，可以提前发现设备可能存在的故障和问题，从而实施预测性维护。
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