【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及新能源設(shè)備狀態(tài)評(píng)估，尤其涉及一種風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、風(fēng)能作為技術(shù)成熟、綠色無污染的可再生能源，已經(jīng)成為解決能源污染問題不可或缺的力量。風(fēng)電行業(yè)的快速發(fā)展以及風(fēng)電機(jī)組的廣泛安裝給風(fēng)電機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來了巨大的挑戰(zhàn)。例如，由于受風(fēng)力資源分布的影響，風(fēng)電機(jī)組大多安裝在山區(qū)、海口、海島等風(fēng)口處，長(zhǎng)期工作在嚴(yán)寒酷暑、極端溫差、沙塵暴、雷暴雨以及無規(guī)律變向的風(fēng)力等惡劣環(huán)境下，導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組故障頻發(fā)，致使風(fēng)電機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行受到嚴(yán)重影響；再者風(fēng)電機(jī)組是一個(gè)復(fù)雜、非線性、強(qiáng)耦合的控制系統(tǒng)，機(jī)組的各個(gè)部件之間相互耦合，任何部件出現(xiàn)微小的故障，在相對(duì)滯后的精準(zhǔn)檢測(cè)技術(shù)下將會(huì)持續(xù)惡化，最終造成致命性的故障，給風(fēng)電機(jī)組的維護(hù)和檢修工作提高了難度；此外，風(fēng)電機(jī)組大多數(shù)位于偏遠(yuǎn)地區(qū)，從發(fā)生故障到恢復(fù)正常運(yùn)行往往需要支付巨額運(yùn)營(yíng)成本還需要承擔(dān)停機(jī)造成的經(jīng)濟(jì)損失；據(jù)文獻(xiàn)指出，我國(guó)針對(duì)風(fēng)電機(jī)組研發(fā)能力以及運(yùn)營(yíng)維護(hù)技術(shù)均有不足，現(xiàn)有運(yùn)行的風(fēng)電機(jī)組將逐步達(dá)到質(zhì)保期，促使風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)營(yíng)成本在總支出中占據(jù)較高的比例。風(fēng)電機(jī)組控制系統(tǒng)故障率最高，其次是葉片、變槳系統(tǒng)等，而平均排查故障耗時(shí)最多的是葉片，其次是齒輪箱和發(fā)電機(jī)。因此針對(duì)故障排查時(shí)間長(zhǎng)且故障率高的風(fēng)機(jī)葉片進(jìn)行故障檢測(cè)和預(yù)警研究，檢測(cè)出故障的發(fā)生并發(fā)出預(yù)警，使運(yùn)營(yíng)維護(hù)人員能夠及時(shí)地做出反應(yīng)，避免帶來更大的經(jīng)濟(jì)損失。但是風(fēng)電機(jī)組葉片故障檢測(cè)與預(yù)警面臨著以下幾個(gè)難點(diǎn)：1)由于風(fēng)電機(jī)組在正常工作狀況下scada系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著大量的噪聲信息并且存在數(shù)據(jù)的部分
2、現(xiàn)有技術(shù)一，申請(qǐng)?zhí)枺篶n202211548233.6公開了閾值風(fēng)電機(jī)組的性能評(píng)估與能效診斷方法及系統(tǒng)，方法包括：基于待診斷的目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組的有功功率,對(duì)目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電性能進(jìn)行在線評(píng)估；結(jié)合在線評(píng)估的結(jié)果構(gòu)建目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組的能效狀態(tài)指標(biāo)體系，并確定每個(gè)能效狀態(tài)指標(biāo)的基準(zhǔn)值；針對(duì)能效狀態(tài)指標(biāo)體系構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組能效診斷本體知識(shí)庫(kù)；獲取目標(biāo)風(fēng)電機(jī)組的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，根據(jù)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)和所述基準(zhǔn)值進(jìn)行能效異常識(shí)別，并基于能效異常識(shí)別的結(jié)果通過所述能效診斷本體知識(shí)庫(kù)進(jìn)行能效故障診斷。雖然能夠?qū)︼L(fēng)電機(jī)組的發(fā)電性能進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估，并能準(zhǔn)確診斷出能效故障模式和能效故障原因，提高了能效診斷的準(zhǔn)確性和針對(duì)性。但是構(gòu)建知識(shí)庫(kù)需要的數(shù)據(jù)較多，一定程度上增加了數(shù)據(jù)處理時(shí)間，使得故障診斷的時(shí)效性較差。
3、現(xiàn)有技術(shù)二，申請(qǐng)?zhí)枺篶n202111313388.7公開了一種面向大型風(fēng)電機(jī)組實(shí)時(shí)出力性能的評(píng)估方法，基于風(fēng)電機(jī)組正常運(yùn)行狀態(tài)下數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)記錄數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)利用滑窗技術(shù)的離群點(diǎn)檢測(cè)方法，并設(shè)計(jì)帶有時(shí)間信息提取的特征提取模型，選取xgboost模型擬合風(fēng)能利用系數(shù)與輸入特征的等效數(shù)學(xué)模型，并統(tǒng)計(jì)訓(xùn)練集中超限程度，用于在線應(yīng)用時(shí)出力性能的實(shí)時(shí)評(píng)估。在實(shí)時(shí)出力性能評(píng)估方法中，對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)能夠進(jìn)行多次判斷，并統(tǒng)計(jì)其離群程度進(jìn)行離群點(diǎn)檢測(cè)，從而獲取更魯棒、更靈活的檢測(cè)結(jié)果；在特征提取中考慮變量時(shí)間依賴性，雖然解決了機(jī)器學(xué)習(xí)xgboost模型沒有利用時(shí)間信息的問題，基于訓(xùn)練集超限程度作為在線實(shí)時(shí)評(píng)估依據(jù)，避免了人為主觀因素的干擾，保證了評(píng)估的準(zhǔn)確性。但是功能較為單一，僅能對(duì)實(shí)時(shí)處理進(jìn)行評(píng)估，無法對(duì)風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)進(jìn)行全方位的評(píng)估，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果不準(zhǔn)確。
4、現(xiàn)有技術(shù)三，申請(qǐng)?zhí)枺篶n202111589047.2公開了一種基于改進(jìn)棧式自編碼的風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)健康評(píng)估方法，包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：對(duì)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗后再進(jìn)行線性歸一化處理，得到有效的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)，然后對(duì)棧式自編碼模型進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試；構(gòu)建多個(gè)棧式自編碼器模型；對(duì)每個(gè)棧式自編碼器模型進(jìn)行訓(xùn)練；集成提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的深度特征；將訓(xùn)練好的基準(zhǔn)模型作為發(fā)電機(jī)在線狀態(tài)檢測(cè)器，并將冊(cè)數(shù)數(shù)據(jù)輸入到基準(zhǔn)模型中，得到每個(gè)時(shí)間段內(nèi)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)的健康度并輸出。雖然保證健康評(píng)估結(jié)果客觀性的前提下提高了準(zhǔn)確性，更加靈敏直觀、能夠再故障發(fā)生前檢測(cè)出故障趨勢(shì)。但是依賴于所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，使得模型對(duì)于噪聲和異常值的影響較大。
5、目前現(xiàn)有技術(shù)一、現(xiàn)有技術(shù)二及現(xiàn)有技術(shù)三存在評(píng)估系統(tǒng)的智能化程度較低，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集精度較差的問題。因而，本專利技術(shù)提供一種風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，支持風(fēng)機(jī)實(shí)時(shí)信息采集，提高設(shè)備運(yùn)行可靠性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的主要目的在于提供一種風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中評(píng)估系統(tǒng)的智能化程度較低，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集精度較差的問題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
3、一種風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，所述風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法包括：
4、通過傳感器設(shè)備，實(shí)時(shí)采集風(fēng)電機(jī)的振動(dòng)數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)及功率數(shù)據(jù)運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)采集到的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)處理；
5、從異常值檢測(cè)處理后的運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)狀態(tài)特征，目標(biāo)狀態(tài)特征用于描述風(fēng)電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)；對(duì)提取到的目標(biāo)狀態(tài)特征進(jìn)行選擇；利用包含目標(biāo)狀態(tài)特征的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估模型；
6、通過交叉驗(yàn)證，對(duì)建立的在線狀態(tài)評(píng)估模型進(jìn)行評(píng)估，利用建立好的在線狀態(tài)評(píng)估模型，對(duì)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷，評(píng)估風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)；將評(píng)估結(jié)果可視化展示，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的操作和維護(hù)。
7、作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，對(duì)采集到的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)處理的過程，包括：
8、確定運(yùn)行數(shù)據(jù)窗口的大小，從運(yùn)行數(shù)據(jù)序列的開頭開始，依次將窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)放入一個(gè)數(shù)組中，對(duì)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行排序，并取其中間位置的值作為中位數(shù)；如果窗口大小為奇數(shù)，則中位數(shù)為排序后的中間值；如果窗口大小為偶數(shù)，則中位數(shù)為排序后中間兩個(gè)值的平均值；
9、將當(dāng)前窗口的中位數(shù)作為當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)的值，替換原始運(yùn)行數(shù)據(jù)序列中的對(duì)應(yīng)位置的值；將窗口向后移動(dòng)一個(gè)位置，直到遍歷完所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，得到去噪后的運(yùn)行數(shù)據(jù)；
10、使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對(duì)去噪后的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，檢測(cè)是否存在與其他運(yùn)行數(shù)據(jù)明顯偏離的異常值；使用箱線圖，通過判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)與其它數(shù)據(jù)點(diǎn)的偏離程度，識(shí)別異常值，將被識(shí)別為異常值的數(shù)據(jù)點(diǎn)從數(shù)據(jù)集中刪除。
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，所述風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，對(duì)采集到的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)處理的過程，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，識(shí)別異常值的過程，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，在線狀態(tài)評(píng)估模型的構(gòu)建過程，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，緩解算法Relief地過程，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，根據(jù)相關(guān)性指標(biāo)對(duì)提取到的目標(biāo)狀態(tài)特征進(jìn)行選擇的過程，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型的過程，包括：
8.一種風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估裝置，其應(yīng)用于如權(quán)利要求1至7之一所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，所述風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估裝置包括：
9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括處理器、以及與所述
10.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)內(nèi)存儲(chǔ)有程序指令，所述程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)能夠?qū)崿F(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，所述風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，對(duì)采集到的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)處理的過程，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，識(shí)別異常值的過程，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，在線狀態(tài)評(píng)估模型的構(gòu)建過程，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，緩解算法relief地過程，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的風(fēng)電機(jī)的在線狀態(tài)評(píng)估方法，其特征在于，根據(jù)相關(guān)性指標(biāo)對(duì)提取到的目標(biāo)狀態(tài)特征進(jìn)行選擇的過程，包括：
...【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李宏祥，王良紅，王飛，范賢旗，楊盼盼，李王文，劉斌，高慶鵬，朱興翔，楊云，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：云南滇能智慧能源有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
還沒有人留言評(píng)論。發(fā)表了對(duì)其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。