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[发明专利]风机故障模拟方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211358507.5在审
发明人：项振宇;滕飞;孙立杰;赵悦;马晓虎 -专利权人：内蒙古龙源蒙东新能源有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： F03D17/00 文献下载
摘要：本公开涉及风电机组技术领域，具体地，涉及一种风机故障模拟方法、装置、存储介质及电子设备。该风机故障模拟方法包括：从预设的故障数据库中获取风机的故障数据，所述故障数据包括所述风机的型号、所述风机的多种故障以及对应每一故障的故障描述信息和多种处理方式；获取风机故障模拟指令，所述风机故障模拟指令用于指示所述风机的故障模拟任务；根据所述风机故障模拟指令和所述故障数据，生成所述风机的三维故障场景。
风机故障模拟方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于实时功率、故障信号的风力发电机组故障判断方法-CN202310666133.1在审
发明人：付壮壮;曾凡春;王军;陈岩磊;曹利蒲 -专利权人：北京华能新锐控制技术有限公司;华能澜沧江水电股份有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： F03D17/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于实时功率、故障信号的风力发电机组故障判断方法，其能够准确判断出处于故障状态的风机，及时安排人员维修作业。其包括如下步骤：a预先在主机内部设置故障分析程序，故障分析程序分别连接至所有风机数据采集系统，风机数据采集系统采集的数据包括每组风电场内每台风机的实时功率、故障信号；b在故障分析程序内部预先设置所有风机型号的不同风机故障公式、以及对应型号风机的正常工况的额定功率，不同风机型号的风机故障公式不同，通过风机类型代码直接关联至对应的风机故障公式；c故障分析程序将风机型号和故障分析程序内部对应机型的故障公式匹配，判定对应风电场的对应风机为故障状态、故障需要现场处理。
基于实时功率故障信号风力发电机组判断方法

[发明专利]一种基于风速、转速的风力发电机组排除故障判断方法-CN202310666136.5在审
发明人：付壮壮;陈岩磊;高继荣;宋巨;施星 -专利权人：北京华能新锐控制技术有限公司;华能澜沧江水电股份有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： F03D17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于风速、转速的风力发电机组排除故障判断方法，其能够根据平均风速以及风机转速判断出处于非故障状态的风机，避免不必要的维护成本。其包括如下步骤：a预先在主机内部设置故障分析程序，故障分析程序分别连接至所有设备的风机数据采集系统，风机数据采集系统采集的数据包括实时风速、风机实时功率、风机转速、风机自身故障信号，同时预先设定故障状态下故障排除模式；b风机的实时数据上传至风机数据采集系统，故障分析程序对风机自身故障信号进行采集、清洗，得到正常工况下风机的故障信号；基于清洗后的故障信号和实时功率判断出风机是否在故障；c判定风机存在故障后，进入故障状态下故障排除模式
一种基于风速转速风力发电机组排除故障判断方法

[发明专利]一种风机的在线状态检测故障诊断方法-CN201910960799.1在审
发明人：游国栋;张尚;王雪 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2019-10-10 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： F04D27/00 文献下载
摘要：本发明是一种风机的在线状态检测故障诊断方法，首先对主风机故障机理进行研究，分析风机常见的故障类型及征兆，确定能够反映风机故障的振动信号、轴温信号、气压信号，完成信号采集点的布置；经查阅资料，振动信号能较好的反映风机的不同故障，对风机故障振动信号进行采集，模拟风机典型故障，采集相应故障振动信号，然后对相应故障信号进行基于小波包的能量故障特征提取；能量故障特征提取后，对能量故障特征提取的故障信号进行强化学习训练；建立风机典型故障特征表采集实际工作中风机故障信号，建立小波‑强化学习分析模块进行风机故障特征提取，获取当前及历史时刻故障特征向量最后采用最小二乘支持向量机对故障特征向量时间序列进行预测，据设定故障闽值，对风机未来工作状态进行准确预测与健康评估。
一种风机在线状态检测故障诊断方法

[发明专利]基于NLP的风机叶片故障分类方法、系统-CN202111522587.9在审
发明人：苏龙;吴炎生;马全瑞;张发佳;王虎健 -专利权人：中电投新疆能源化工集团陇西新能源有限责任公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明提供一种基于NLP的风机叶片故障分类方法，通过连接端口在风机故障数据库中获取风机的故障信息，再将风机故障管理模块的分类功能与NLP学习的功能一一对应以形成NLP分类脚本，而后通过NLP分类脚本生成风机故障知识图谱，并对新增的风机故障信息进行图谱归属划分以完成风机叶片的故障分类，如此，以NLP分类脚本自动对新获取的风机故障数据进行分类管理的方式取代人工上传故障数据的方式，不仅提高风机故障数据的管理效率，且提高风机故障数据的管理精度，能够清晰地将同一类别、同一层级区分的故障数据进行分类处理，并且能够形成完整的风机故障知识图谱。
基于 nlp 风机叶片故障分类方法系统

[发明专利]一种故障风机损失发电量的估计方法-CN201410478312.3有效
发明人：朱守让;张滔;王伟;成月良;朱颂怡 -专利权人：国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2014-09-18 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种故障风机损失发电量的估计方法，包括如下步骤1)根据风机的地理信息，建立风机的无向图模型；2)风机发生故障停运时根据风机的无向图模型，试图获取地理位置距离故障风机最近的两台正常运行风机；3)如果获取成功，利用地理位置距离故障风机最近的两台正常运行风机风速风向，对故障风机故障期间所损失的发电量进行估计；4)如果获取失败，或者所获取的风机与故障风机之间的距离大于测风塔与故障风机之间的距离，则利用测风塔风速风向，对故障风机故障期间所损失的发电量进行估计。本发明的估计方法，提供了对风机故障期间所损失的发电量的合理估计，可作为风电场对风机故障造成的经济损失进行量化评估时的数据依据。
一种故障风机损失发电量估计方法

[发明专利]空调室外机的控制方法-CN201910325340.4在审
发明人：闫大富 -专利权人：广东美的制冷设备有限公司;美的集团股份有限公司
申请日： 2019-04-22 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： F24F11/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种空调室外机的控制方法，空调室外机包括：机壳、室外换热器、风机组件和风机故障检测装置，室外换热器和风机组件均设在机壳内，在气流的流动方向上，室外换热器位于风机组件的上游，风机组件包括多个相互独立的风机，风机故障检测装置用于检测每个风机是否出现故障，控制方法包括：在空调室外机运行时，控制风机故障检测装置检测每个风机是否出现故障，当多个风机均没有出现故障时，控制多个风机同时运行；当多个风机中的一部分出现故障时，提高至少一个未出现故障的风机的转速；当多个风机均出现故障时，风机故障检测装置发出报警信号。本发明的空调室外机的控制方法，有利于延长风机组件的使用寿命，可以降低售后维修率。
风机风机组件风机故障检测空调室外机室外换热器报警信号使用寿命装置检测室外空调上游检测维修流动

[发明专利]一种基于小波-近似熵的风机故障诊断方法-CN201910960800.0在审
发明人：游国栋;张尚;房诚信 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2019-10-10 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： F04D27/00 文献下载
摘要：本发明提出的一种基于小波‑近似熵的风机故障诊断方法，目的在于达到对运转中的风机进行在线检测、故障诊断和报警。本发明首先对主风机故障机理进行研究，分析风机常见的故障类型及征兆，确定能够反映风机故障的振动信号和声音信号，完成信号采集点的布置，实现对风机故障信号的采集，然后模拟风机典型故障，采集相应故障信号，进行小波‑近似熵分析，建立风机典型故障特征表采集实际工作中风机故障信号，建立小波‑近似熵模块进行风机故障特征提取，获取当前及历史时刻故障特征向量最后采用最小二乘支持向量机对故障特征向量时间序列进行预测，依据设定故障闽值，对风机未来工作状态进行准确预测与健康评估。
一种基于近似风机故障诊断方法

[发明专利]一种多手段低成本风机故障监测方法-CN201811443607.1有效
发明人：邵卫伟;王睿;刘文龙;梅荣武;孔令为;汪海东;陈挺;李欲如 -专利权人：浙江省生态环境科学设计研究院;浙江全世科技有限公司
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种多手段低成本风机故障监测方法，(1)根据实际应用中风机的常见故障，定义风机故障状态集；(2)结合通用风机故障特征集模板，并利用目标风机已有故障数据优化故障特征集；(3)持续对风机的瞬时电流I、表面温度T、振动L信号进行采集，并分了别计算风机当前电流、温度、振动信号的特征值；(4)将计算得到的风机的电流、温度、振动信号的特征值，与风机故障特征集中各项进行匹配，如果匹配一致，则判定风机当前的故障状态为故障状态集匹配项所代表的故障状态本发明通过对风机的电流、温度、振动信号进行监测分析，实现对风机故障的及时准确监测，具有成本低、易集成、使用难度小等特点。
一种手段低成本风机故障监测方法

[发明专利]一种基于小波-神经网络的风机故障诊断方法-CN201910960879.7在审
发明人：游国栋;张尚;房诚信 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2019-10-10 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： F04D27/00 文献下载
摘要：本发明是一种基于小波‑神经网络的风机故障诊断方法，首先对主风机故障机理进行研究，分析风机常见的故障类型及征兆，确定能够反映风机故障的振动信号、电压信号、电流信号，完成信号采集点的布置；经查阅资料，振动信号能较好的反映风机的不同故障对风机故障信号进行采集，模拟风机典型故障，采集相应故障信号，然后对相应故障信号进行基于小波包的能量故障特征提取；能量故障特征提取后，对能量故障特征提取的故障信号进行神经网络学习；建立风机典型故障特征表采集实际工作中风机故障信号，建立小波‑神经网络分析模块进行风机故障特征提取，获取当前及历史时刻故障特征向量最后采用最小二乘支持向量机对故障特征向量时间序列进行预测，据设定故障闽值，对风机未来工作状态进行准确预测与健康评估。
一种基于神经网络风机故障诊断方法

[发明专利]一种非对称故障下双馈风机短路电流计算方法及装置-CN201611031216.X有效
发明人：陈璨;曹鹏飞;刘辉;吴林林;刘蔚 -专利权人：华北电力科学研究院有限责任公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;国家电网公司
申请日： 2016-11-18 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： H02P9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种非对称故障下双馈风机短路电流计算方法及装置，其中，方法包括：针对非对称故障，获取故障后的定子ABC三相电压的跌落程度以及风机在故障发生前的定子电压、电流空间矢量；利用定子ABC三相电压的跌落程度以及风机在故障发生前的定子电压空间矢量获得故障后双馈风机定子电压正、负序复矢量；利用故障后双馈风机定子电压正、负序复矢量、风机在故障发生前的定子电流空间矢量获得故障后双馈风机定子磁链；根据所述故障后双馈风机定子磁链获得故障后双馈风机定子短路电流。
一种对称故障下双馈风机短路电流计算方法装置

[发明专利]风机控制系统二维码故障智能诊断方法及系统-CN201910601314.X在审
发明人：吕剑江;王鑫荣;张源;黄旸钧;谢洪权 -专利权人：浙江好得电气有限公司
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了风机控制系统二维码故障智能诊断方法及系统，涉及风机控制领域，解决了新人由于在风机方面工作经验和工作时限的限制，存在未及时对故障风机给予正确操作的问题；包括：检测当前风机是否出现故障；检测到故障，获取当前风机故障信息，对当前风机故障信息匹配罗列出当前故障原因信息，并根据当前故障原因信息匹配出当前故障排除操作信息；匹配后生成唯一的加载有当前故障原因信息和当前故障排除操作信息的二维码；终端设备扫描二维码获取当前故障原因信息和当前故障排除操作信息；本发明的风机控制系统二维码故障智能诊断方法及系统，维修人员通过终端设备扫描一下二维码，便于获取针对当前风机故障所需做的维修操作信息。
二维码故障原因信息风机控制系统故障智能诊断操作信息风机故障故障排除终端设备风机匹配扫描风机控制工作经验工作时限故障风机维修操作信息匹配检测维修

[发明专利]基于工业大数据风机故障预测方法及系统-CN201811609451.X在审
发明人：刘哲;邹萍 -专利权人：北京航天智造科技发展有限公司
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于工业大数据风机故障预测方法及系统，该方法包括采集每个风机的相关数据；基于采集的每个风机的相关数据利用已经训练好的风机故障预测模型进行风机故障预测；发送风机故障预测结果。根据本发明的基于工业大数据风机故障预测方法及系统具有较高的风机故障预测准确性，可以提高风机数据的利用价值。
风机故障大数据预测风机采集风机数据数据利用预测结果预测模型发送

[发明专利]一种检测风机组部件故障的方法、设备及存储介质-CN202111660110.7在审
发明人：李雪;李锐;张晖 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供的一种检测风机组部件故障的方法、设备及存储介质，方法包括：对风机SCADA系统获取的历史风机故障监测数据进行预处理后生成待分析数据。对待分析数据进行选取后获得第一故障数据；对第一故障数据进行筛选后获得第二故障数据。其中，第二故障数据为第一故障数据中对风机故障存在贡献的数据。基于标注了故障类型的历史风机故障监测数据、第二故障数据对预设的故障识别网络进行训练，以获得故障识别模型。在检测风机组部件故障时，将风机SCADA系统获取的实时监测数据输入到故障识别模型中，确定故障识别结果并进行告警。本申请实施例通过上述方法能够可以提高风电机组部件故障预警的精度和速度，极大地减少检修成本。
一种检测风机部件故障方法设备存储介质

[发明专利]一种风机集群故障预测方法及系统-CN202010184236.0有效
发明人：胡伟锋;李林林;陈君君;任华江 -专利权人：浙江上风高科专风实业有限公司
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种风机集群故障预测方法及系统，其中，方法包括：收集待预测风机的基础信息；筛选出需要进行故障预测的预测风机集；划分不同的故障预测等级，基于对应的预测周期进行故障预测；将预测风机集中的风机划分为预测风机子集；基于风机型号选择代表风机；获得与风机发生故障的主要环境条件；构建单位时间段内风机参数变化预测模型，预测代表风机单位时间后的参数及主要环境条件；不断更新代表风机当前的参数及主要环境条件，直到完成代表风机预设时间段内的参数预测；判断风机是否会出现故障及故障出现的时间。本发明实现对大量风机的故障预测，不断更新环境条件进行独立预测，处理成本低、效率高、预测精度高。
一种风机集群故障预测方法系统

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