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公开(公告)号：CN112949543B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110284821.2
申请日：2021-03-17
Applicant: 长春吉电能源科技有限公司 , 吉林电力股份有限公司科技开发分公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明涉及风机故障诊断技术领域，提供一种基于快速傅里叶变换和ELM的风机叶片故障诊断方法，包括：步骤1：风机叶片故障诊断模型建立：获取每台风机在每个采样区间的叶片振动信号、该采样区间最后一秒的瞬时风速与瞬时风功率形成样本，并添加故障状态标签；对叶片振动信号进行快速傅里叶变换；对叶片振动信号的频谱进行特征提取，记录特征值包括最大幅值、最大幅值对应的频率等；以每台风机在每个采样区间的特征值及该采样区间最后一秒的瞬时风速与瞬时风功率为输入、对应的故障状态标签为输出，构建并训练基于ELM的风机叶片故障诊断模型；步骤2：新工况叶片故障诊断。本发明能够提高风机叶片故障诊断的准确率与效率并降低成本。
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公开(公告)号：CN112605033A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011509924.6
申请日：2020-12-18
Applicant: 长春吉电能源科技有限公司 , 吉林电力股份有限公司科技开发分公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明通过数据采集模块采集有关光伏板信息的数据，所述光伏板信息包括光伏板与数据采集模块之间的距离以及光伏板的姿态，数据传输至控制器进行分析和处理，控制器根据处理得到的光伏板信息给出调节机构的调节参数，从而通过调节机构的调节调整清洗机构的姿态，使得清洗结构在清洗过程中与光伏板始终保持相对平行且稳定的清洗间距。相对于人工遥控调节油缸及传统的清洗机械臂装置，本发明具有更智能便捷的调控方法和更快速灵活的识别方法，能够多姿态、多角度地进行调整和处理，无需人为调节清洗结构，可自动调节清洗结构，很大程度上降低了光伏板清洁难度，在提升清洗效率的同时，现场运维施工也更加安全和便捷。
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公开(公告)号：CN111091236B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911186151.X
申请日：2019-11-27
Applicant: 长春吉电能源科技有限公司 , 吉林电力股份有限公司科技开发分公司 , 吉林中电投新能源有限公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种按桨距角分类的多分类深度学习短期风功率预测方法,包括以下步骤：将原始风机数据按桨距角度区间等分划分为四个数据集；对所述的四个数据集分别做皮尔森相关性分析以确定每个数据集中各变量与风功率的相关度；根据每个数据集中变量的相关度，挑选与风功率相关性高的几种变量作为深度神经网络模型的输入，风功率作为输出；将每个数据集按比例划分为训练集和测试集，使用训练集和测试集对所述深度神经网络模型分别进行训练和测试，得出最终的深度神经网络模型。本发明的预测方法克服了现有技术中风功率预测精确度不高的问题。
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公开(公告)号：CN112949543A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110284821.2
申请日：2021-03-17
Applicant: 长春吉电能源科技有限公司 , 吉林电力股份有限公司科技开发分公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明涉及风机故障诊断技术领域，提供一种基于快速傅里叶变换和ELM的风机叶片故障诊断方法，包括：步骤1：风机叶片故障诊断模型建立：获取每台风机在每个采样区间的叶片振动信号、该采样区间最后一秒的瞬时风速与瞬时风功率形成样本，并添加故障状态标签；对叶片振动信号进行快速傅里叶变换；对叶片振动信号的频谱进行特征提取，记录特征值包括最大幅值、最大幅值对应的频率等；以每台风机在每个采样区间的特征值及该采样区间最后一秒的瞬时风速与瞬时风功率为输入、对应的故障状态标签为输出，构建并训练基于ELM的风机叶片故障诊断模型；步骤2：新工况叶片故障诊断。本发明能够提高风机叶片故障诊断的准确率与效率并降低成本。
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公开(公告)号：CN111091236A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911186151.X
申请日：2019-11-27
Applicant: 长春吉电能源科技有限公司 , 吉林电力股份有限公司科技开发分公司 , 吉林中电投新能源有限公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种按桨距角分类的多分类深度学习短期风功率预测方法,包括以下步骤：将原始风机数据按桨距角度区间等分划分为四个数据集；对所述的四个数据集分别做皮尔森相关性分析以确定每个数据集中各变量与风功率的相关度；根据每个数据集中变量的相关度，挑选与风功率相关性高的几种变量作为深度神经网络模型的输入，风功率作为输出；将每个数据集按比例划分为训练集和测试集，使用训练集和测试集对所述深度神经网络模型分别进行训练和测试，得出最终的深度神经网络模型。本发明的预测方法克服了现有技术中风功率预测精确度不高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114243751A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111320486.3
申请日：2021-11-09
Applicant: 长春吉电能源科技有限公司 , 东北电力大学 , 吉林电力股份有限公司科技开发分公司
IPC: H02J3/38 , H02J3/32 , H02M3/335 , H02M7/5387
Abstract: 本发明公开了一种电力电子化光储融合并网系统，包括：在复杂光照工况下仍能保证输出最大功率的光伏单元、能够平滑光伏并网功率波动的储能单元和光储并网逆变器。该系统中光伏单元与储能单元共用直流母线组成光储一体化装置并经过光储并网逆变器与电网相连。本发明通过采用光伏功率优化器，实现了组件级光伏功率优化，减少发电量损失；同时本发明采用只流过部分功率的储能DC/DC变换器，提高电能变换效率，有效抑制光伏并网的功率波动，具有较好的削峰平谷效果，促进了可再生能源的充分消纳。
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公开(公告)号：CN112605033B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202011509924.6
申请日：2020-12-18
Applicant: 长春吉电能源科技有限公司 , 吉林电力股份有限公司科技开发分公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明通过数据采集模块采集有关光伏板信息的数据，所述光伏板信息包括光伏板与数据采集模块之间的距离以及光伏板的姿态，数据传输至控制器进行分析和处理，控制器根据处理得到的光伏板信息给出调节机构的调节参数，从而通过调节机构的调节调整清洗机构的姿态，使得清洗结构在清洗过程中与光伏板始终保持相对平行且稳定的清洗间距。相对于人工遥控调节油缸及传统的清洗机械臂装置，本发明具有更智能便捷的调控方法和更快速灵活的识别方法，能够多姿态、多角度地进行调整和处理，无需人为调节清洗结构，可自动调节清洗结构，很大程度上降低了光伏板清洁难度，在提升清洗效率的同时，现场运维施工也更加安全和便捷。
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公开(公告)号：CN216625627U
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202123100133.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 长春吉电能源科技有限公司 , 吉林电力股份有限公司科技开发分公司
Abstract: 本实用新型公开了光伏电站用修复光伏组件电势诱导衰减的装置，包括控制盒、显示屏、指示灯和功能键，所述显示屏和指示灯位于控制盒的前表面，所述功能键位于控制盒的上方，所述控制盒的顶端设置有连接口，所述连接口上设置有连接装置，所述连接装置包括固定套、螺纹套、第一伸缩弹簧、连接柱、连接板和螺纹孔，所述固定套位于连接口处。本实用新型所述的光伏电站用修复光伏组件电势诱导衰减的装置，属于光伏电站领域，通过外力将连接柱与固定套和连接口相分离，从而可以避免连接口与连接装置发生松动，连接比较牢靠，通过将安装结构的齿轮与齿条相接触，并在第二伸缩弹簧的作用下使得齿轮与齿条相卡紧，安装和拆卸比较方便。
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公开(公告)号：CN216077432U
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202120317653.8
申请日：2021-02-04
Applicant: 长春吉电能源科技有限公司 , 吉林电力股份有限公司科技开发分公司
IPC: F03D17/00
Abstract: 一种风力发电机组叶片数据采集装置，包括在风机叶片上设置有双轴加速度传感器而在风机轮毂处安装处理器和无线通信模块，所述双轴加速度传感器、处理器与无线通信模块顺序依次电连接，所述处理器通过无线通信模块与配置给监控人员的PC机或者智能手机无线连接；所述双轴加速度传感器用于从风机叶片上采集摆振、挥舞两方向振动数据；所述处理器用于接收所述双轴加速度传感器传送来的所述摆振、挥舞两方向振动数据。PC机安置在固定场所用于设备故障详细诊断以及全场设备精细管理；智能手机可以方便携带，随时随地方便设备管理人员了解机组基本运行信息。PC机和智能手机相结合，可以实现设备监测的方便及时性和有效性的统一。
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公开(公告)号：CN214718646U
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202121278980.3
申请日：2021-06-08
Applicant: 长春吉电能源科技有限公司 , 吉林电力股份有限公司科技开发分公司 , 东北电力大学
Abstract: 本实用新型提供了一种光伏板顽固性污垢干‑湿双模态定位清洗机械臂刷头，包括刷头外壳，纵向固定清洗滚刷、横向清洗滚刷模块、漫反射光接收阵列以及集尘模块，刷头外壳底部具有凹陷腔体，纵向固定清洗滚刷活动安装在刷头外壳底部凹陷腔体的左右两侧，横向清洗滚刷模块安装在纵向固定清洗滚刷之间的凹陷腔体内并可沿纵向固定清洗滚刷的长度方向来回移动，漫反射光接收阵列设置在刷头外壳一侧的壳体上，集尘模块安装于刷头外壳底部凹陷腔体的最顶端，本实用新型较传统的光伏板清洗机械臂刷头，具有更智慧的调控机制和更快速的定位方法，能够对光伏板上顽固性污垢及光伏板边缘衔接处缝隙难以清除的灰垢更彻底的清理。
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