原始名称记载: 中电建新能源集团股份有限公司

本发明适用于故障识别技术领域，提供了一种风力发电机故障识别方法及系统，包括以下步骤：采集多维度监测数据；构建时空图网络，根据监测位置确定节点V，根据物理连接确定实线边E，根据数据关联确定虚线边E，计算任意两个节点V和V的关联权重W；构建双层邻接矩阵，包括物理连接矩阵A和数据关联矩阵A，确定融合矩阵M；计算每个节点V的故障特征指标F；对所有节点的故障特征指标进行分析，得到故障预警信息。本发明将物理连接和数据关联进行融合，充分利用了风力发电机的物理结构和监测数据之间的关联信息，提高了故障识别的效果。

本发明涉及发电机故障检测技术领域，具体公开了一种风力发电机故障溯源方法及装置，所述方法包括获取风力发电机的故障类型、故障位置及故障时间，根据故障类型、故障位置及故障时间确定数据采集范围；在风力发电机的数据库中查询数据采集范围内的数据，构建并简化样本集；统计同一故障类型的简化后的样本集，比对统计到的样本集，确定特征位置；构建特征位置与故障类型的映射关系，同步确定映射强度；当检测到故障类型时，根据映射强度读取特征位置，生成检测表单。本发明在面对故障类型时，能够快速定位到相关位置，根据相关位置的重要程度确定检测顺序，将全局式溯源过程转换为了有顺序的溯源过程，极大地提高了溯源效率。

本申请提供了一种威胁检测方法和装置，其中，该方法包括：通过预处理后的目标网络的多源日志数据构建各个时间窗口对应的时序图序列；利用关系图神经网络，对各个时间窗口对应的时序图序列中的节点进行嵌入，得到嵌入序列矩阵；将嵌入序列矩阵输入至Transformer模型，自回归地预测得到下一个子图节点的节点预测矩阵；通过预测得到的下一个子图节点的节点预测矩阵，构建注意力分数矩阵，以预测得到下一时刻的连接矩阵；计算下一时刻的连接矩阵与下一时刻的真实邻接矩阵之间的误差，以确定下一时刻是否存在安全威胁。通过上述方案解决了现有的数据不平衡和数据标注的技术问题，达到了对低频且隐蔽的攻击行为的高效识别。

本发明公开了一种生物质补燃的塔式光热发电系统及运行方法，属于光热发电技术领域，包括熔盐回路、水回路及补燃回路；补燃回路包括生物质补燃系统、熔盐加热器、过热蒸汽加热器及再热蒸汽加热器及给水加热器；生物质补燃系统中形成的高温烟气分别经过熔盐加热器、过热蒸汽加热器及再热蒸汽加热器与熔盐回路的熔盐、水回路中的过热蒸汽和再热蒸汽进行热交换，成中温烟气；中温烟气经给水加热器与给水换热成低温烟气，并用于生物质提质。本发明适用于天气波动敏感性较高的塔式系统，通过补燃回路中产生的热量加热熔盐回路中的熔盐和水回路中的过热蒸汽、再热蒸汽，从而保证高温熔盐罐中的储热量、提高汽轮机效率，进而减少能源浪费和污染物排放。