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浅析国际风电场代维项目实施风险

电网与清洁能源 2015年第3期31卷 113-116页

作者：尹浩霖中国水电顾问集团投资有限公司北京100101

通过实际开展的国际风电场代维项目,汇总项目实施过程中发现的问题以及处理过程,找出目前国际风电场代维项目实施难点,并且结合国内风电场生产运营管理和代维管理业务实施情况,综合目前较为成熟的国际项目实施经验,对国际风电场代维项... 详细信息

通过实际开展的国际风电场代维项目,汇总项目实施过程中发现的问题以及处理过程,找出目前国际风电场代维项目实施难点,并且结合国内风电场生产运营管理和代维管理业务实施情况,综合目前较为成熟的国际项目实施经验,对国际风电场代维项目实施风险进行分析,提出了针对国际风电场代维项目实施开展需要注意的几点风险因素,为更好地实现"走出去"发展战略,促进国际风电场代维项目健康快速发展,有效降低国际风电场代维项目实施风险,提高国际风电场代维项目经济性,使国际代维项目真正成为提升企业经营效益的业务板块。

关键词：国际风电场代维项目风险

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风力发电机组故障分析与智能诊断

高压电器 2016年第10期52卷 176-181页

作者：董开松李涛涛尹浩霖国网甘肃省电力公司电力科学研究院兰州730050 西安理工大学西安710048 中国水电顾问集团投资有限公司北京100101

随着中国风力发电的比重及机组容量的不断增大,机组一旦发生故障,不仅影响风电场自身的安全,而且对电网的稳定运行造成重大影响。故障分析与智能诊断技术是降低大型风力发电机组故障率与运维费用的主要手段之一。文中详细分析了风力发... 详细信息

随着中国风力发电的比重及机组容量的不断增大,机组一旦发生故障,不仅影响风电场自身的安全,而且对电网的稳定运行造成重大影响。故障分析与智能诊断技术是降低大型风力发电机组故障率与运维费用的主要手段之一。文中详细分析了风力发电机组主要部件的故障,在对风力发电机组状态监测和故障诊断技术深入研究的基础上,提出了基于小波包和BP神经网络的智能诊断方法,以此开发了风力发电机组状态监测与故障诊断系统,通过系统在大型风力发电场的成功应用,验证了其对风电机组故障诊断的有效性。

关键词：风电机组小波包 BP神经网络状态监测故障诊断

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发电业务管控服务共享管理模式思考

中国电力企业管理 2021年第3期 52-53页

作者：尹浩霖中国水电建设集团新能源开发有限责任公司电厂运营管理部

当前发电业务管理转型的关键在于找到一个有效介质,推动企业发电业务从传统管理模式向管控与服务并重的管理模式转变。引入"共享模式"概念作为载体介质,建立发电业务管控服务型共享管理模式,能够加快企业发电业务运营管理模式转型进程。

关键词：管理转型传统管理模式共享模式管理模式转型有效介质管理模式转变业务管控共享管理模式

高通量纹理分析鉴别脑内单发转移瘤和高级别胶质瘤

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中华肿瘤杂志 2018年第11期40卷 841-846页

作者：尹浩霖李冬宝蒋宇李仕红陈勇林光武复旦大学附属华东医院放射科上海200040 华东师范大学物理与材料科学学院上海200062 川北医学院附属医院放射科四川省医学影像重点实验室南充637000

目的探讨高通量纹理分析鉴别脑内单发转移瘤（SBM）和高级别胶质瘤（HGG）的可行性，并验证建立的诊断模型。方法回顾性收集病理确诊的SBM和HGG患者各43例，患者术前均行常规头部MRI扫描。从86例患者的MRI图像中选取236幅包含肿瘤信息的... 详细信息

目的探讨高通量纹理分析鉴别脑内单发转移瘤（SBM）和高级别胶质瘤（HGG）的可行性，并验证建立的诊断模型。方法回顾性收集病理确诊的SBM和HGG患者各43例，患者术前均行常规头部MRI扫描。从86例患者的MRI图像中选取236幅包含肿瘤信息的FLALR图像，将每幅图像视为1个样本。训练组200幅，其中SBM 106幅，HGG 94幅，用于建立诊断模型。验证组36幅，其中SBM 19幅，HGG 17幅，用于验证所建立的诊断模型。经过图像预处理、图像分割、特征萃取、特征选择，最终建立影像组学诊断模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线评价诊断模型的诊断效能。采用分层聚类分析评价所提取图像特征数据的质量和诊断模型的分类效果。采用独立的验证组对模型进一步检验。结果每个样本有629个图像特征被萃取和量化，筛选出其中的41个特征建立特征子集，构建了诊断模型模型，分类决策函数为f（x）＝sign[N∑i=1 aiyiK（x,xi）＋b]，核函数为K（x，xi）＝exp（-‖x-xi‖2/2σ2）。在训练组中，诊断模型鉴别SBM和HGG的准确性为0.845，灵敏度为0.849，特异度为0.840，阳性预测值为0.857，阴性预测值为0.832，ROC曲线下面积达0.939。模型在验证组中具有相似的结果。结论高通量纹理分析对SBM和HGG的鉴别诊断具有较高准确性。

关键词：胶质瘤脑转移纹理分析影像组学诊断鉴别

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论风机电气设备检修方案的可行性影响因素

西北水电 2014年第2期 67-70页

作者：尹浩霖中国水电顾问集团投资有限公司北京100101

对双馈风力发电机组变频器经常出现的故障进行诊断分析和处理,汇总故障检查和处理过程,找出目前风力发电机组电气设备故障检修工作的主要影响因素,同时风机设备逐步完成厂家代理检修维护阶段,交由风电场自主进行检修维护工作。笔者结合... 详细信息

对双馈风力发电机组变频器经常出现的故障进行诊断分析和处理,汇总故障检查和处理过程,找出目前风力发电机组电气设备故障检修工作的主要影响因素,同时风机设备逐步完成厂家代理检修维护阶段,交由风电场自主进行检修维护工作。笔者结合目前风电场实际情况,对风力发电机组电气设备检修维护方案影响因素进行分析,提出实现风电场风力发电机组电气设备检修工作方案设计的几点看法。以帮助风电场提高风力发电机组日常检修维护工作的合理性和经济性,使风电场风力发电机组检修维护工作实现降本增效。

关键词：风力发电机组变频器故障检修

支持向量回归参数估计在风电机组故障模式分析中的应用

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机械科学与技术 2018年第11期37卷 1755-1761页

作者：尹浩霖王达梦马志勇曾星明柳亦兵西安理工大学水利水电学院西安710032 中国电力建设股份有限公司北京100048 华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室北京102206

风轮系统的可靠与否直接影响着风电机组的安全运行,有必要对其建立合理的可靠性模型并准确估计模型参数,以反映其真实可靠性情况。威布尔分布模型被广泛应用于各领域的可靠性建模,支持向量回归机(SVR)保持了支持向量机适用于小样本的特... 详细信息

风轮系统的可靠与否直接影响着风电机组的安全运行,有必要对其建立合理的可靠性模型并准确估计模型参数,以反映其真实可靠性情况。威布尔分布模型被广泛应用于各领域的可靠性建模,支持向量回归机(SVR)保持了支持向量机适用于小样本的特性,可用于小样本数据可靠性模型的参数估计。以某个风电场投运以来的风轮系统故障数据为基础,建立其威布尔分布模型,采用SVR估计模型参数,并与传统的基于最小二乘法的参数估计结果对比,结果表明,采用SVR估计模型参数具有更高的准确性,更适合于小样本数据可靠性模型的参数估计。

关键词：风电机组风轮系统支持向量回归机威布尔分布参数估计

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风力发电机组状态监测系统设计与应用

电网与清洁能源 2016年第1期32卷 95-99,106页

作者：李涛涛贾嵘尹浩霖董开松党建西安理工大学陕西西安710048 中国水电顾问集团投资有限公司北京100101 国网甘肃省电力公司电力科学研究院甘肃兰州730050

风力发电机组状态监测系统的设计可以有效降低机组的检修维护费用,保障机组的安全稳定运行。对风力发电机组状态监测和故障诊断技术进行了深入的研究,设计了风力发电机组状态监测系统,并详细介绍了系统的结构与功能。通过系统在大型风... 详细信息

风力发电机组状态监测系统的设计可以有效降低机组的检修维护费用,保障机组的安全稳定运行。对风力发电机组状态监测和故障诊断技术进行了深入的研究,设计了风力发电机组状态监测系统,并详细介绍了系统的结构与功能。通过系统在大型风力发电场的成功应用,验证了其对风力发电机组状态监测与诊断的有效性。

关键词：风电机组状态监测故障诊断

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电力市场环境下的风电场“运检维”管理

电网与清洁能源 2016年第10期32卷 167-171页

作者：尹浩霖贾嵘董开松李涛涛马富齐中国电力建设股份有限公司北京100101 西安理工大学陕西西安710048 国网甘肃省电力公司电力科学研究院甘肃兰州730050

近几年风力发电快速发展,然而由于风力发电设备技术不过硬,以及地区消纳和电力送出建设不配套,导致风电场出现设备故障率高,出现大面积弃风和窝电现象。首先对风电场"运检维"管理现状进行了详细的介绍;其次,针对电力市场对风电场"运检维... 详细信息

近几年风力发电快速发展,然而由于风力发电设备技术不过硬,以及地区消纳和电力送出建设不配套,导致风电场出现设备故障率高,出现大面积弃风和窝电现象。首先对风电场"运检维"管理现状进行了详细的介绍;其次,针对电力市场对风电场"运检维"管理的影响,从风力发电行业、风电场运行管理、风电场检修管理与风电场维护管理4个方面进行了详细的阐述;再次,详细讨论了电力市场环境下"运检维"管理遇到的问题;最后,针对电力市场环境下风电场"运检维"管理方法,进行了分析与展望。

关键词：电力市场风电场运检维管理

基于多尺度排列熵和支持向量机的风力发电机组齿轮箱振动故障诊断

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电网与清洁能源 2017年第5期33卷 87-91,103页

作者：刘骊贾嵘李涛涛尹浩霖马喜平郭泽维西安理工大学陕西西安710048 中国水电顾问集团投资有限公司北京100101 国网甘肃省电力公司电力科学研究院甘肃兰州730050

针对传统方法难以精确检测风力发电机组齿轮箱非线性、非平稳振动信号以及现有许多故障诊断方法无法有效诊断齿轮箱早期故障的问题,首先引入排列熵算法对齿轮箱振动信号进行早期故障分析,进而引入多尺度排列熵算法实现原始振动信号的特... 详细信息

针对传统方法难以精确检测风力发电机组齿轮箱非线性、非平稳振动信号以及现有许多故障诊断方法无法有效诊断齿轮箱早期故障的问题,首先引入排列熵算法对齿轮箱振动信号进行早期故障分析,进而引入多尺度排列熵算法实现原始振动信号的特征提取,得到故障诊断的样本数据,最后将其输入到建立的基于遗传算法优化支持向量机的诊断模型中,完成故障模式的识别与分类。仿真结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱的异常工况,具有较高的故障诊断精度。

关键词：齿轮箱多尺度排列熵遗传算法支持向量机故障诊断