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中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能澜沧江水电股份有限公司朱俊杰获国家专利权

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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能澜沧江水电股份有限公司申请的专利风电机组的性能评估与能效诊断方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115822887B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211548233.6,技术领域涉及:F03D17/00;该发明授权风电机组的性能评估与能效诊断方法及系统是由朱俊杰;祝金涛;王一妹;吕亮;赵鹏程;吴昊;魏昂昂;武青设计研发完成,并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

风电机组的性能评估与能效诊断方法及系统在说明书摘要公布了:本申请提出了一种风电机组的性能评估与能效诊断方法及系统,该方法包括:基于待诊断的目标风电机组的有功功率,对目标风电机组的发电性能进行在线评估;结合在线评估的结果构建目标风电机组的能效状态指标体系,并确定每个能效状态指标的基准值;针对能效状态指标体系构建风电机组能效诊断本体知识库;获取目标风电机组的实时运行数据,根据实时运行数据和所述基准值进行能效异常识别,并基于能效异常识别的结果通过所述能效诊断本体知识库进行能效故障诊断。该方法能够对风电机组的发电性能进行实时评估,并能准确诊断出能效故障模式和能效故障原因,提高了能效诊断的准确性和针对性。

本发明授权风电机组的性能评估与能效诊断方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种风电机组的性能评估与能效诊断方法,其特征在于,包括以下步骤: 基于待诊断的目标风电机组的有功功率,对所述目标风电机组的发电性能进行在线评估,其中,所述基于待诊断的目标风电机组的有功功率,对所述目标风电机组的发电性能进行在线评估,包括:监测所述目标风电机组的有功功率变化量,根据所述有功功率变化量和标准功率曲线计算不同时刻下的瞬时效率;划分所述目标风电机组的风速工况,在不同的所述风速工况内通过分位数对所述瞬时效率进行等级划分,并根据包含多个连续的瞬时效率的滑动窗口和所述多个连续的瞬时效率的等级计算发电指数;生成有功功率预测模型的训练集,根据桨距角与偏航误差对所述训练集中的数据进行工况划分,针对每个桨距角与偏航误差工况训练一个对应的有功功率预测模型,根据所述有功功率预测模型输出的有功功率的预测值计算所述目标风电机组的发电潜力指数; 结合所述在线评估的结果构建所述目标风电机组的能效状态指标体系,并确定每个能效状态指标的基准值,其中,所述确定每个能效状态指标的基准值,包括:针对每个所述能效状态指标,通过滑窗法筛选出对应的所述目标风电机组的历史运行数据;对所述历史运行数据进行稳态筛选;对筛选出的稳态数据通过K-均值聚类算法进行工况划分;在每个工况下通过多元高斯混合模型MGMM和支持向量回归模型SVR确定所述基准值; 针对所述能效状态指标体系构建风电机组能效诊断本体知识库; 获取所述目标风电机组的实时运行数据,根据所述实时运行数据和所述基准值进行能效异常识别,并基于所述能效异常识别的结果通过所述能效诊断本体知识库进行能效故障诊断,确定能效故障模式以及对应的能效故障原因,其中,基于能效异常识别的结果通过所述能效诊断本体知识库进行能效故障诊断,包括:确定所述能效异常识别提取出的故障征兆;通过SPARQL查询语言在所述风电机组能效诊断本体知识库中查询出与所述故障征兆匹配的故障模式;根据所述本体知识库中的属性信息构建所述故障模式对应的故障因果图模型,并根据所述故障因果图模型进行推理,获得所述故障模式的故障原因。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能澜沧江水电股份有限公司,其通讯地址为:102209 北京市昌平区北七家未来科技城华能人才创新创业基地实验楼A楼;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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