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公开(公告)号：CN114118553A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111358770.X
申请日：2021-11-17
申请人： 龙源电力集团(上海)风力发电有限公司 , 上海交通大学 , 上海博英信息科技有限公司
摘要： 本发明针对现有技术对兆瓦级永磁直驱风力发电机发电机单个双列圆锥滚子轴承劣化程度方面应用不足的情况，提出一种永磁直驱风力发电机双列圆锥滚子轴承劣化识别方法，有助于掌握发电机单个双列圆锥滚子轴承劣化程度与劣化趋势，预测未来永磁直驱风力发电机发电机单个双列圆锥滚子轴承劣化程度，有助于现场人员合理安排检修计划，避免“过维修”与“欠维修”问题，提高风机的发电效益和现场人员维修效率。
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公开(公告)号：CN114167281A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111359875.7
申请日：2021-11-17
申请人： 龙源电力集团(上海)风力发电有限公司 , 上海交通大学 , 上海博英信息科技有限公司
IPC分类号： G01R31/34
摘要： 发电机组运行状态决定着电网安全、稳定运行的关键，而风力发电机定子对电力系统的稳定性有着重要影响。针对以上问题，本发明提出一种初始网与膨胀卷积相融合的初始膨胀卷积神经网络(IDCNN)针对其的故障诊断研究方法。该方法首先构建初始膨胀卷积层以扩大感受野来使学习到的故障特征更加丰富。随后为了方便信号输入信息丰富，将采用将一维原始信号序列转化为二维矩阵的预处理方法。最终将生成的二维信号输入到IDCNN中进行模型训练，并用测试数据对模型进行评估。提出的IDCNN方法在风力发电机定子故障诊断中精度高，在对比结果中该文提出方法的诊断精度要高于传统的深度学习方法。
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公开(公告)号：CN110956298A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201811127251.0
申请日：2018-09-27
申请人： 上海博英信息科技有限公司 , 上海交通大学
摘要： 本发明提出了一种基于气温置信区间的负荷预测方法。首先收集区域内过去5-10年的气候气温数据，然后引入了置信区间，分别对置信区间为10%平均气温概率（10POE）和50%平均气温概率（50POE）两种情况获取气温概率置信水平，得出10POE和50POE情况下对应的平均气温，根据平均气温和负荷数据拟合负荷温度曲线，得出模型参数。其次，将平均温度、模型参数等数据，带入计算公式得到对应10POE和50POE的最大负荷值。根据得到的最大负荷数据和相应线路年限的自然增长率、新增负荷需求、计划负荷转移数据得出各相应线路年限的负荷预测，基于历史数据的同时率和上述步骤中预测的最大负荷需求，确定同时负荷需求预测，并对同时负荷需求预测进行修正。最后，对不同线路年限的校正负荷预测赋予不同的权重，加权求和得到总负荷需求预测。
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公开(公告)号：CN114691747A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011619124.X
申请日：2020-12-30
申请人： 上海博英信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F30/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种兆瓦级永磁直驱风力发电机电气设备劣化程度识别方法，包括以下内容：采集SCADA系统电气设备相关运行数据，计算数据项与电气设备相关系数，提取相关系数大于0.6的数据项作为电气设备的特征参数；考虑正常工况且同一时间维度下，特征参数的映射结果，将各个特征参数的相关系数映射到[0,1]区间，得到其权重，计算各特征参数映射结果与权重乘积和，得到电气设备的劣化度；考虑平稳序列和非平稳序列，搭建劣化趋势预测模型，预测电气设备未来一年劣化程度。本发明针对现有技术对兆瓦级永磁直驱风力发电机电气设备劣化程度方面应用不足的情况，提出一种兆瓦级永磁直驱风力发电机电气设备劣化程度识别方法，有助于掌握电气设备劣化程度与劣化趋势，合理安排检修计划，避免“过维修”与“欠维修”问题，提高风机的发电效益。
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公开(公告)号：CN114692373A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011616479.3
申请日：2020-12-30
申请人： 沈阳博英电力设计有限公司 , 上海博英信息科技有限公司
摘要： 本发明提供一种基于多层级指标体系的智慧风电场发电机系统状态评价方法，包括以下内容：根据监测需求安装相应智能传感器，从电气和机械两方面监测发电机系统运行状态，采用“三层过滤机制”对风电大数据进行优化处理，并对清洗处理后的风电大数据进行分析，从安全性、可靠性、经济性三个方面搭建发电机系统状态评价指标体系，基于历史指标数据，建立发电机系统状态评价模型，从短期、长期两种角度识别发电机系统健康状态、风险状态和故障状态以及状态是否劣化。本发明应用大数据分析方法从安全性、可靠性、经济性三个层面对发电机系统短期实时、长期劣化的状态进行评价，实现了大数据与状态评价的有机结合，起到提前预警的作用，弥补现有风电场事后维修的不足，为智慧风电场的智能控制及智慧发电奠定了基础。
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公开(公告)号：CN114692928A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011626212.2
申请日：2020-12-30
申请人： 上海博英信息科技有限公司
摘要： 本发明提供一种兆瓦级永磁直驱风力发电机设备计划性维修周期计算方法，包括以下内容：基于兆瓦级永磁直驱风力发电机设备计划性维修过程中的故障特性，得到设备计划性预防维修过程中故障率变化情况，建立兆瓦级永磁直驱风力发电机设备长期使用情况下的可用度模型和维修费用模型，考虑兆瓦级永磁直驱风力发电机设备运行环境特殊，设备复杂及故障类型多样化的实际情况，建立可用度约束下维修费用最小的计划性维修决策最优模型，确定设备在一个预防周期内的最佳计划性维修周期，设备在一个全场维修周期内的最佳计划性维修周期，以及全场维修周期内的预防性维修次数。本发明针对目前兆瓦级永磁直驱风力发电机无法进行状态维修的设备提供了一种计划性维修周期计算方法，该方法确定的维修周期可用度较高，维修费用最小，降低设备故障率，及时消缺，提高设备可靠性与经济性，为过渡到全面状态维修奠定基础。
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公开(公告)号：CN111598362A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201910125089.7
申请日：2019-02-20
申请人： 上海博英信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于大数据的配电网运行方式指标灵敏性分析方法，用于在大数据环境下对现状配电网的运行方式指标进行全面分析，以解决目前运行方式指标分析方法中存在的在大数据环境下权重设置意义变小、难以反映指标的变化情况以及数学模型复杂的问题。所述方法包括收集现状配电网和先进城市电网的运行方式指标值，利用高斯分布法计算一流区间和一流基准值，数据标准化处理，利用灵敏性分析法计算灵敏性因子，计算偏差度并对灵敏性因子进行修正，对指标进行等级划分。本发明能够对配电网的运行方式指标进行全面的分析，既能够体现配电网的整体情况又能够反映每个指标的变化情况，全面考虑与配电网运行相关的安全质量、运行绩效、技术装备和资源配置等电网特性，进一步反映出配电网的建设情况与缺陷，为配电网的下一步建设改造与指标优化提供参考与依据。
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公开(公告)号：CN111582626A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010184748.7
申请日：2020-03-17
申请人： 上海博英信息科技有限公司
摘要： 本发明提供一种基于大数据的电网规划适应性方法，包括如下步骤：S1.选取多维配网规划指标，以规划业务视角对现状电网进行精准分析；S2.电网规划特征分析，提出规划特征要素与综合评价指标体系；S3.选取机器学习中的BPNN神经网络算法建立神经网络模型；S4.提取规划特征要素，通过BPNN神经网络模型的训练分析结果中提取出电网精准规划相关的特征要素。本发明涉及一种基于大数据的电网规划适应性方法，通过建立规划特征要素与综合评价指标体系从而应用机器学习中的BPNN神经网络算法以达到配电网规划适应性分析的目的。
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公开(公告)号：CN111582625A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010184463.3
申请日：2020-03-17
申请人： 上海博英信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/2458
摘要： 本发明提供一种基于网格化的配电网LCR指标跟踪评价方法，包括如下步骤：根据配电网网格划分原则，将区域配电网分解成网格；将配电网划分为规划、基建和运维三个阶段，构成配电网完整的全寿命周期；根据配电网网格内用户数的变化，持续跟踪可靠性指标在全寿命周期各个阶段的变化，并统计各个阶段网格内的可靠性指标；汇总得到配电网网格全寿命周期内的LCR(Life Cycle Reliability)指标。本发明采用基于网格划分的思想，将配电网细分为网格，便于对网格内的配电网进行精细化管理，并贯穿配电网全寿命管理的整个范围周期内，根据配电网各个阶段的可靠性优化整个周期内的可靠性。
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公开(公告)号：CN110705802A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910963644.3
申请日：2019-10-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司 , 上海博英信息科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F17/15
摘要： 本发明提供一种基于多因素分段的配电网柔性负荷预测方法，包括如下步骤：S1柔性负荷分类，将柔性负荷按行业不同进行分类；S2电力大数据清洗，将电力大数据按三层过滤机制进行清洗；S3相关性分析，分析不同类型柔性负荷影响因素；S4负荷预测模型建立，根据不同类型柔性负荷建立不同负荷预测模型。本发明采用柔性负荷分类预测的思路，根据负荷特性将柔性负荷分类，采用相关系数法提取不同类型柔性负荷的相关因素，通过不同影响因素将每类柔性负荷进行分段，对每段柔性负荷分别进行负荷预测，得到最终负荷预测模型。
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