CN108074197A - 风机故障数据分析系统的控制方法 - Google Patents

风机故障数据分析系统的控制方法 Download PDF

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CN108074197A CN201611004083.7A CN201611004083A CN108074197A CN 108074197 A CN108074197 A CN 108074197A CN 201611004083 A CN201611004083 A CN 201611004083A CN 108074197 A CN108074197 A CN 108074197A
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Abstract

本发明涉及一种风机故障数据分析系统的控制方法,有以下步骤:复位控制:对风机实时运行数据进行监测;报警控制:对报警内容、开始时间、结束时间进行自动统计与存储,对报警信息按级别进行分类统计;SCADA数据分析:对SCADA数据进行筛选,与现场消缺进行对比,判断是否存在重复消缺、消缺方式是否合理;故障控制:是否构成重复故障,对现场下达消缺单;电量控制:判断风机有无长时间停机情况;对单台风机生成月报表,依据风速判定月电量是否存在异常,模糊判断异常原因。本发明解决目前各个风电企业不能准确了解现场风机运维情况、判别现场维护工作是否正常、正确判别风机重复性故障、帮助运行人员做出正确的判断。

Description

风机故障数据分析系统的控制方法
技术领域
本发明涉及一种风力发电机,具体涉及一种风机故障数据分析系统的控制方法。
背景技术
目前,各风电企业均有自己的故障控制方式,特别是对于各风机厂家有自己内部的故障分析工具,但由于其单一性和保密性,并没有一个整体的、面向多种风机的故障分析管理平台。
发明内容
本发明的目的是提供一种风机故障数据分析系统的控制方法,解决目前各个风电企业不能准确了解现场风机运维情况、判别现场维护工作是否正常、正确判别风机重复性故障、帮助运行人员做出正确的判断。
为了达到上述目的,本发明有如下技术方案:
本发明的一种风机故障数据分析系统的控制方法,有以下步骤:
(1)复位控制:对风机实时运行数据进行监测,当风机出现故障时,对风机故障是否可复位以及复位次数做出判断;
(2)报警控制:当风机运行时出现报警信息,系统对报警内容、开始时间、结束时间进行自动统计与存储,对报警信息按级别进行分类统计,严重级别报警限时整改;
(3)SCADA数据分析:风电场ACADA数据需现场人员每日登陆本系统进行上报;系统依据不同风机,对SCADA数据进行筛选,统计出可复位和不可复位风机故障停机时间、非故障停机时间、可复位和不可复位故障次数,并实现对风机故障信息的查询,与现场消缺进行对比,判断是否存在重复消缺、消缺方式是否合理;
(4)故障控制:该步骤通过判断风机实时故障是否可复位,是否构成重复故障,若故障不可复位,且构成重复故障,对现场下达消缺单,当故障消除后,现场人员需登陆本系统进行消缺明细填写,并能对风机消缺信息进行查询,超24小时消缺对相关人员进行提醒;
(5)电量控制:风电场每日对单台风机发电量、风速进行上报,系统进行累加,统计单台风机日发电量、月发电量,通过与现场月报进行对比,判断风机有无长时间停机情况;对单台风机生成月报表,依据风速判定月电量是否存在异常,模糊判断异常原因。
其中,所述步骤(1)包括:
1)通过数据接口动态接收风机实时运行信息;
2)风机运行信息传回本系统后,按风机号的动态显示在复位控制监测中,如果风机有故障,则发出报警,并对每条故障信息作出判断,告诉用户是否可复位以及可复位次数;
3)故障复位标准预先输入数据库,风机故障时发出报警后,系统自动采集当前故障信息,调取故障复位标准,并生成提示信息。
其中,所述步骤(2)包括:
预先编写各种风机报警信息列表,按一般、严重、非常严重分为三类级别,一般代表该报警短时间内不会对风机造成损害,且造成损害忽略不计;严重代表报警短时间内不会对风机造成损害;非常严重代表风机短时间内可能出现问题,对风机安全构成潜在威胁;并存入数据库;系统10min扫描一次风机运行信息,查看是否有报警信息,并进行判断,在报警页面显示风机号、报警开始时间、报警代码、报警内容、报警级别。
其中,所述步骤(3)包括:
1)停机控制:统计风机停机时间,包括故障停机时间、非故障停机时间;故障停机时间分为复位故障停机时间和风机消缺停机时间;SCADA数据的传送主要是现场人员登录本系统后每天按时上传,如果风机无通讯,需在上传系统无通讯记录表中按时填报;工作人员依据不通型号风机制定不同的筛选方式,从SCADA数据中筛选出风机全部故障信息、重要风机运行数据,并统计复位停机时间和消缺停机时间,依据当时平均风速和风机标准功率曲线,计算风机损失电量;平均风速数据从风机运行数据中提取,并存储,需要时自动计算当时某一时段平均值,停机管理能实现单台风机或多台风机停机信息的统计功能,包括风机号、停机次数、停机开始时间、结束时间、消除方式、统计时长、损失电量、风速;每一项均属于可选项;每次停机自动生成一条停机记录,停机次数、停机时长、损失电量按月进行统计,按月进行存储;
(2)重复性故障控制:重复性故障判断方式分为两种,一种为可复位重复性故障,依据不同故障,可复位的次数不同;另外一种则是消缺类故障,依据3天内出现两次及以上,或15天内出现三次及以上,判定为重复性故障;当SCADA数据统计发现某故障已构成重复性故障,系统会自动调取该风机运行数据,若该故障仍存在,则发出警告,生成故障信息,要求现场人员进行检查;若故障消除,且故障为消缺类故障,判断为重复性故障,作为考核标准;
消缺类故障判断首先统计15天内该故障出现次数,可复位除外,统计方法是对筛选后故障列表轮训,同一故障大于三次则算一次,若15天内未出现,则进行3天内重复故障统计,统计方法与15一致;该计算机页面上统计信息包括风机号、故障开始时间、故障结束时间、停机时间、故障次数、可复位或不可复位的故障分类。
(3)消缺分析:风电场需每日上传风机维护日报表,系统自动进行存储;消缺分析是把风机消缺故障记录与日报表停机记录进行比较,如果次数不对应或故障不对,则生成不对应记录,不对应记录包括消缺记录和维护日报记录同时出现,作为一条记录。
其中,所述步骤(4)包括:
风机运行信息传回本系统后,按风机号动态显示在计算机故障控制页面,如果风机故障,无法复位,或重复复位后依据复位管理办法判定,故障依然出现,页面会显示风机此时实时故障信息,并报警;
1)出现报警后风机运行人员需到计算机故障控制页面,对现场下达消缺单,在消缺单未结束期间,该系统对该风机故障不报警;
2)对消缺情况进行统计,生成消缺情况统计表,包括风机号,开始时间、结束时间、停机时长、平均风速;如果消缺时间大于24小时,则发出报警,提醒运行人员跟踪消缺情况,并可按时间查询消缺情况,加强现场管理;
3)故障控制页面还有检修申请与统计功能,风电场风机需要检修时,需填写检修申请,系统收到检修单后以第一次风机停机作为停机开始时间,以风机运行前最近一次复位作为检修结束时间,统计检修详细信息,包括风机编号、开始时间、结束时间、停机时长、平均风速。
其中,所述步骤(5)包括:
电量分析和电量统计;基础电量数据由风电场每日从现场导出后导入该系统;电量导入系统包含风机号、有功功率、有无通讯、无通讯开始时间、无通讯结束时间、无通讯时间、平均风速;电量导入需在SCADA数据导入之后,本系统会依据时间段进行判断,如果该阶段出现数据,则提示无通讯时间报送错误,需重新上报;
1)电量统计分为监测电量和非监测电量以及损失电量,监测电量依据风电场每日上报自行累加,并按日、月、年分别显示;非监测电量依据平均风速和该风机标准功率曲线自行计算得出,平均风速按风机平均风速计算;损失电量则依据风机故障损失电量和非故障损失电量分别计算显示;故障损失电量统计分为两部分——SCADA可复位故障停机损失电量和消缺停机损失电量,复位损失电量从SCADA数据分析模块直接提取,消缺停机损失电量从故障控制页面消缺统计表计算得出,是利用平均风速和标准功率曲线;非故障损失电量从故障控制页面检修情况统计计算得出,是利用平均风速和标准功率曲线。
2)电量分析:电量分析主要依靠电量统计得出数据,按天进行统计电量偏低或为零的风机,并在该页面显示,并利用平均风速计算出理论发电量,减去风机损失电量,得出计算值,如果计算值与实际值差异较大,则在该页面显示异常电量记录。
由于采取了以上技术方案,本发明的优点在于:
1、减少管理人员对风机数据的统计与分析工作;
2、帮助运行人员面对风机故障时做出正确的决策;
3、帮助管理人员及时了解风机运行情况;
4、加强现场人员的管理,对现场人员的行为进行监督;
5、发现风机潜在缺陷,降低风电场管理隐患;
6、建立一个多种类型风机的故障管理平台。。
附图说明
图1是本发明的整体结构示意图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明及其用途,但不用来限制本发明的保护范围。
参见图1,本发明的一种风机故障数据分析系统的控制方法,有以下步骤:
(1)复位控制:对风机实时运行数据进行监测,当风机出现故障时,对风机故障是否可复位以及复位次数做出判断;
(2)报警控制:当风机运行时出现报警信息,系统对报警内容、开始时间、结束时间进行自动统计与存储,对报警信息按级别进行分类统计,严重级别报警限时整改;
(3)SCADA数据分析:风电场ACADA数据需现场人员每日登陆本系统进行上报;系统依据不同风机,对SCADA数据进行筛选,统计出可复位和不可复位风机故障停机时间、非故障停机时间、可复位和不可复位故障次数,并实现对风机故障信息的查询,与现场消缺进行对比,判断是否存在重复消缺、消缺方式是否合理;
(4)故障控制:该步骤通过判断风机实时故障是否可复位,是否构成重复故障,若故障不可复位,且构成重复故障,对现场下达消缺单,当故障消除后,现场人员需登陆本系统进行消缺明细填写,并能对风机消缺信息进行查询,超24小时消缺对相关人员进行提醒;
(5)电量控制:风电场每日对单台风机发电量、风速进行上报,系统进行累加,统计单台风机日发电量、月发电量,通过与现场月报进行对比,判断风机有无长时间停机情况;对单台风机生成月报表,依据风速判定月电量是否存在异常,模糊判断异常原因。
其中,所述步骤(1)包括:
1)通过数据接口动态接收风机实时运行信息;
2)风机运行信息传回本系统后,按风机号的动态显示在复位控制监测中,如果风机有故障,则发出报警,并对每条故障信息作出判断,告诉用户是否可复位以及可复位次数;
3)故障复位标准预先输入数据库,风机故障时发出报警后,系统自动采集当前故障信息,调取复位标准,并生成提示信息。
其中,所述步骤(2)包括:
预先编写各种风机报警信息列表,按一般、严重、非常严重分为三类级别,一般代表该报警短时间内不会对风机造成损害,且造成损害忽略不计,比如风机照明类报警;严重代表报警短时间内不会对风机造成损害,如报警发展成故障后会导致风机停机或对风机造成损害,如防雷模块报警;非常严重代表风机短时间内可能出现问题,对风机安全构成潜在威胁,如刹车片磨损;并存入数据库;系统10min扫描一次风机运行信息,查看是否有报警信息,并进行判断,在报警页面显示风机号、报警开始时间、报警代码、报警内容、报警级别。
其中,所述步骤(3)包括:
1)停机控制:统计风机停机时间,包括故障停机时间、非故障停机时间;故障停机时间分为复位故障停机时间和风机消缺停机时间;SCADA数据的传送主要是现场人员登录本系统后每天按时上传,如果风机无通讯,需在上传系统无通讯记录表中按时填报;工作人员依据不通型号风机制定不同的筛选方式,从SCADA数据中筛选出风机全部故障信息、重要风机运行数据,并统计复位停机时间和消缺停机时间,依据当时平均风速和风机标准功率曲线,计算风机损失电量;平均风速数据从风机运行数据中提取,并存储,需要时自动计算当时某一时段平均值,停机管理能实现单台风机或多台风机停机信息的统计功能,包括风机号、停机次数、停机开始时间、结束时间、消除方式、统计时长、损失电量、风速;每一项均属于可选项;每次停机自动生成一条停机记录,停机次数、停机时长、损失电量按月进行统计,按月进行存储;
(2)重复性故障控制:重复性故障判断方式分为两种,一种为可复位重复性故障,依据不同故障,可复位的次数不同;另外一种则是消缺类故障,依据3天内出现两次及以上,或15天内出现三次及以上,判定为重复性故障;当SCADA数据统计发现某故障已构成重复性故障,系统会自动调取该风机运行数据,若该故障仍存在,则发出警告,生成故障信息,要求现场人员进行检查;若故障消除,且故障为消缺类故障,判断为重复性故障,作为考核标准;
消缺类故障判断首先统计15天内该故障出现次数,可复位除外,统计方法是对筛选后故障列表轮训,同一故障大于三次则算一次,若15天内未出现,则进行3天内重复故障统计,统计方法与15一致;该计算机页面上统计信息包括风机号、故障开始时间、故障结束时间、停机时间、故障次数、可复位或不可复位的故障分类。
(3)消缺分析:风电场需每日上传风机维护日报表,系统自动进行存储;消缺分析是把风机消缺故障记录与日报表停机记录进行比较,如果次数不对应或故障不对,则生成不对应记录,不对应记录包括消缺记录和维护日报记录同时出现,作为一条记录。
其中,所述步骤(4)包括:
风机运行信息传回本系统后,按风机号动态显示在计算机故障控制页面,如果风机故障,无法复位,或重复复位后依据复位管理办法判定,故障依然出现,页面会显示风机此时实时故障信息,并报警;
1)出现报警后风机运行人员需到计算机故障控制页面,对现场下达消缺单,在消缺单未结束期间,该系统对该风机故障不报警;
2)对消缺情况进行统计,生成消缺情况统计表,包括风机号,开始时间、结束时间、停机时长、平均风速;如果消缺时间大于24小时,则发出报警,提醒运行人员跟踪消缺情况,并可按时间查询消缺情况,加强现场管理;
3)故障控制页面还有检修申请与统计功能,风电场风机需要检修时,需填写检修申请,系统收到检修单后以第一次风机停机作为停机开始时间,以风机运行前最近一次复位作为检修结束时间,统计检修详细信息,包括风机编号、开始时间、结束时间、停机时长、平均风速。
其中,所述步骤(5)包括:
电量分析和电量统计;基础电量数据由风电场每日从现场导出后导入该系统;电量导入系统包含风机号、有功功率、有无通讯、无通讯开始时间、无通讯结束时间、无通讯时间、平均风速;电量导入需在SCADA数据导入之后,本系统会依据时间段进行判断,如果该阶段出现数据,则提示无通讯时间报送错误,需重新上报;
1)电量统计分为监测电量和非监测电量以及损失电量,监测电量依据风电场每日上报自行累加,并按日、月、年分别显示;非监测电量依据平均风速和该风机标准功率曲线自行计算得出,平均风速按风机平均风速计算;损失电量则依据风机故障损失电量和非故障损失电量分别计算显示;故障损失电量统计分为两部分——SCADA可复位故障停机损失电量和消缺停机损失电量,复位损失电量从SCADA数据分析模块直接提取,消缺停机损失电量从故障管理页面消缺统计表计算得出,是利用平均风速和标准功率曲线;非故障损失电量从故障控制页面检修情况统计计算得出,是利用平均风速和标准功率曲线。
2)电量分析:电量分析主要依靠电量统计得出数据,按天进行统计电量偏低或为零的风机,并在该页面显示,并利用平均风速计算出理论发电量,减去风机损失电量,得出计算值,如果计算值与实际值差异较大,则在该页面显示异常电量记录。
复位管理办法:复位管理办法是公司依据各风机列表故障记录逐条编制,并存储在数据库中。
风机标准功率曲线:描绘风电机组净电功率输出与风速的函数关系图和表
故障复位标准:根据风机故障停机等级,可分为远程复位和就地复位,等级较高故障需要在风机就地检查无故障后进行复位,等级较低故障可通过远程对风机进行复位,重复性故障禁止远程复位。
SCADA数据:监视控制与数据采集(Supervisory Control And dataAcquisition)。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种风机故障数据分析系统的控制方法,其特征在于有以下步骤:
(1)复位控制:对风机实时运行数据进行监测,当风机出现故障时,对风机故障是否可复位以及复位次数做出判断;
(2)报警控制:当风机运行时出现报警信息,系统对报警内容、开始时间、结束时间进行自动统计与存储,对报警信息按级别进行分类统计,严重级别报警限时整改;
(3)SCADA数据分析:风电场ACADA数据需现场人员每日登陆本系统进行上报;系统依据不同风机,对SCADA数据进行筛选,统计出可复位和不可复位风机故障停机时间、非故障停机时间、可复位和不可复位故障次数,并实现对风机故障信息的查询,与现场消缺进行对比,判断是否存在重复消缺、消缺方式是否合理;
(4)故障控制:该步骤通过判断风机实时故障是否可复位,是否构成重复故障,若故障不可复位,且构成重复故障,对现场下达消缺单,当故障消除后,现场人员需登陆本系统进行消缺明细填写,并能对风机消缺信息进行查询,超24小时消缺对相关人员进行提醒;
(5)电量控制:风电场每日对单台风机发电量、风速进行上报,系统进行累加,统计单台风机日发电量、月发电量,通过与现场月报进行对比,判断风机有无长时间停机情况;对单台风机生成月报表,依据风速判定月电量是否存在异常,模糊判断异常原因。
2.如权利要求1所述的一种风机故障数据分析系统的控制方法,其特征在于:所述步骤(1)包括:
1)通过数据接口动态接收风机实时运行信息;
2)风机运行信息传回本系统后,按风机号的动态显示在复位控制监测中,如果风机有故障,则发出报警,并对每条故障信息作出判断,告诉用户是否可复位以及可复位次数;
3)故障复位标准预先输入数据库,风机故障时发出报警后,系统自动采集当前故障信息,调取复位标准,并生成提示信息。
3.如权利要求1所述的一种风机故障数据分析系统的控制方法,其特征在于:所述步骤(2)包括:
预先编写各种风机报警信息列表,按一般、严重、非常严重分为三类级别,一般代表该报警短时间内不会对风机造成损害,且造成损害忽略不计;严重代表报警短时间内不会对风机造成损害;非常严重代表风机短时间内可能出现问题,对风机安全构成潜在威胁;并存入数据库;系统10min扫描一次风机运行信息,查看是否有报警信息,并进行判断,在报警页面显示风机号、报警开始时间、报警代码、报警内容、报警级别。
4.如权利要求1所述的一种风机故障数据分析系统的控制方法,其特征在于:所述步骤(3)包括:
1)停机控制:统计风机停机时间,包括故障停机时间、非故障停机时间;故障停机时间分为复位故障停机时间和风机消缺停机时间;SCADA数据的传送主要是现场人员登录本系统后每天按时上传,如果风机无通讯,需在上传系统无通讯记录表中按时填报;工作人员依据不通型号风机制定不同的筛选方式,从SCADA数据中筛选出风机全部故障信息、重要风机运行数据,并统计复位停机时间和消缺停机时间,依据当时平均风速和风机标准功率曲线,计算风机损失电量;平均风速数据从风机运行数据中提取,并存储,需要时自动计算当时某一时段平均值,停机管理能实现单台风机或多台风机停机信息的统计功能,包括风机号、停机次数、停机开始时间、结束时间、消除方式、统计时长、损失电量、风速;每一项均属于可选项;每次停机自动生成一条停机记录,停机次数、停机时长、损失电量按月进行统计,按月进行存储;
(2)重复性故障控制:重复性故障判断方式分为两种,一种为可复位重复性故障,依据不同故障,可复位的次数不同;另外一种则是消缺类故障,依据3天内出现两次及以上,或15天内出现三次及以上,判定为重复性故障;当SCADA数据统计发现某故障已构成重复性故障,系统会自动调取该风机运行数据,若该故障仍存在,则发出警告,生成故障信息,要求现场人员进行检查;若故障消除,且故障为消缺类故障,判断为重复性故障,作为考核标准;
消缺类故障判断首先统计15天内该故障出现次数,可复位除外,统计方法是对筛选后故障列表轮训,同一故障大于三次则算一次,若15天内未出现,则进行3天内重复故障统计,统计方法与15一致;该计算机页面上统计信息包括风机号、故障开始时间、故障结束时间、停机时间、故障次数、可复位或不可复位的故障分类。
(3)消缺分析:风电场需每日上传风机维护日报表,系统自动进行存储;消缺分析是把风机消缺故障记录与日报表停机记录进行比较,如果次数不对应或故障不对,则生成不对应记录,不对应记录包括消缺记录和维护日报记录同时出现,作为一条记录。
5.如权利要求1所述的一种风机故障数据分析系统的控制方法,其特征在于:所述步骤(4)包括:
风机运行信息传回本系统后,按风机号动态显示在计算机故障控制页面,如果风机故障,无法复位,或重复复位后依据复位管理办法判定,故障依然出现,页面会显示风机此时实时故障信息,并报警;
1)出现报警后风机运行人员需到计算机故障控制页面,对现场下达消缺单,在消缺单未结束期间,该系统对该风机故障不报警;
2)对消缺情况进行统计,生成消缺情况统计表,包括风机号,开始时间、结束时间、停机时长、平均风速;如果消缺时间大于24小时,则发出报警,提醒运行人员跟踪消缺情况,并可按时间查询消缺情况,加强现场管理;
3)故障控制页面还有检修申请与统计功能,风电场风机需要检修时,需填写检修申请,系统收到检修单后以第一次风机停机作为停机开始时间,以风机运行前最近一次复位作为检修结束时间,统计检修详细信息,包括风机编号、开始时间、结束时间、停机时长、平均风速。
6.如权利要求1所述的一种风机故障数据分析系统的控制方法,其特征在于:所述步骤(5)包括:
电量分析和电量统计;基础电量数据由风电场每日从现场导出后导入该系统;电量导入系统包含风机号、有功功率、有无通讯、无通讯开始时间、无通讯结束时间、无通讯时间、平均风速;电量导入需在SCADA数据导入之后,本系统会依据时间段进行判断,如果该阶段出现数据,则提示无通讯时间报送错误,需重新上报;
1)电量统计分为监测电量和非监测电量以及损失电量,监测电量依据风电场每日上报自行累加,并按日、月、年分别显示;非监测电量依据平均风速和该风机标准功率曲线自行计算得出,平均风速按风机平均风速计算;损失电量则依据风机故障损失电量和非故障损失电量分别计算显示;故障损失电量统计分为两部分——SCADA可复位故障停机损失电量和消缺停机损失电量,复位损失电量从SCADA数据分析直接提取,消缺停机损失电量从故障控制页面消缺统计表计算得出,是利用平均风速和标准功率曲线);非故障损失电量从故障控制页面检修情况统计计算得出,是利用平均风速和标准功率曲线。
2)电量分析:电量分析主要依靠电量统计得出数据,按天进行统计电量偏低或为零的风机,并在该页面显示,并利用平均风速计算出理论发电量,减去风机损失电量,得出计算值,如果计算值与实际值差异较大,则在该页面显示异常电量记录。
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109101753A (zh) * 2018-08-31 2018-12-28 周建全 一种改善机械设备检修系统复杂性的方法
CN109543997A (zh) * 2018-11-20 2019-03-29 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 海上风电场的智能运营管理方法和系统
CN111288717A (zh) * 2018-12-10 2020-06-16 东芝生活电器株式会社 冰箱
CN111899533A (zh) * 2020-07-31 2020-11-06 广东艾科智泊科技股份有限公司 一种带复位功能的道闸及道闸车辆检测方法
CN113610250A (zh) * 2021-08-13 2021-11-05 西安热工研究院有限公司 基于缺陷单在线计算风场故障停机超24小时台数的方法
CN113610251A (zh) * 2021-08-13 2021-11-05 西安热工研究院有限公司 基于缺陷单在线计算风机同一故障重复检修次数的方法
CN113627802A (zh) * 2021-08-13 2021-11-09 西安热工研究院有限公司 基于缺陷单在线计算风场故障消缺停机台数的方法
CN113627628A (zh) * 2021-08-13 2021-11-09 西安热工研究院有限公司 基于工作票在线计算同台风机重复检修次数的方法
CN114427738A (zh) * 2022-01-18 2022-05-03 海信(山东)空调有限公司 电机控制方法、空调器和计算机存储介质
CN116243072A (zh) * 2022-12-08 2023-06-09 中建安装集团有限公司 一种适用于建筑工地的用电设备系统性维护管理系统及方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102619684A (zh) * 2011-01-31 2012-08-01 华锐风电科技(集团)股份有限公司 故障诊断方法及系统
CN103671190A (zh) * 2013-09-18 2014-03-26 北京工业大学 一种智能早期矿用通风机在线故障诊断系统
CN103670921A (zh) * 2013-11-11 2014-03-26 北京能高自动化技术股份有限公司 风力发电机组智能状态监控系统
CN104573962A (zh) * 2015-01-14 2015-04-29 国家电网公司 电网调度scada系统的信息分层共享处理方法
US20160327025A1 (en) * 2015-05-05 2016-11-10 General Electric Company System and method for remotely resetting a faulted wind turbine

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102619684A (zh) * 2011-01-31 2012-08-01 华锐风电科技(集团)股份有限公司 故障诊断方法及系统
CN103671190A (zh) * 2013-09-18 2014-03-26 北京工业大学 一种智能早期矿用通风机在线故障诊断系统
CN103670921A (zh) * 2013-11-11 2014-03-26 北京能高自动化技术股份有限公司 风力发电机组智能状态监控系统
CN104573962A (zh) * 2015-01-14 2015-04-29 国家电网公司 电网调度scada系统的信息分层共享处理方法
US20160327025A1 (en) * 2015-05-05 2016-11-10 General Electric Company System and method for remotely resetting a faulted wind turbine

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109101753A (zh) * 2018-08-31 2018-12-28 周建全 一种改善机械设备检修系统复杂性的方法
CN109101753B (zh) * 2018-08-31 2023-06-27 周建全 一种改善机械设备检修系统复杂性的方法
CN109543997A (zh) * 2018-11-20 2019-03-29 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 海上风电场的智能运营管理方法和系统
CN111288717A (zh) * 2018-12-10 2020-06-16 东芝生活电器株式会社 冰箱
CN111899533A (zh) * 2020-07-31 2020-11-06 广东艾科智泊科技股份有限公司 一种带复位功能的道闸及道闸车辆检测方法
CN113610250A (zh) * 2021-08-13 2021-11-05 西安热工研究院有限公司 基于缺陷单在线计算风场故障停机超24小时台数的方法
CN113610251A (zh) * 2021-08-13 2021-11-05 西安热工研究院有限公司 基于缺陷单在线计算风机同一故障重复检修次数的方法
CN113627802A (zh) * 2021-08-13 2021-11-09 西安热工研究院有限公司 基于缺陷单在线计算风场故障消缺停机台数的方法
CN113627628A (zh) * 2021-08-13 2021-11-09 西安热工研究院有限公司 基于工作票在线计算同台风机重复检修次数的方法
CN114427738A (zh) * 2022-01-18 2022-05-03 海信(山东)空调有限公司 电机控制方法、空调器和计算机存储介质
CN116243072A (zh) * 2022-12-08 2023-06-09 中建安装集团有限公司 一种适用于建筑工地的用电设备系统性维护管理系统及方法
CN116243072B (zh) * 2022-12-08 2024-01-23 中建安装集团有限公司 一种适用于建筑工地的用电设备系统性维护管理系统及方法

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