【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于風(fēng)力發(fā)電設(shè)備維護(hù)與故障預(yù)測領(lǐng)域，具體為一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、風(fēng)力渦輪機(jī)的運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，長期暴露于高風(fēng)速、溫濕度變化以及沙塵等不利條件中，關(guān)鍵部件容易受到磨損、疲勞和故障的影響。風(fēng)力渦輪機(jī)一旦出現(xiàn)故障，不僅會導(dǎo)致發(fā)電效率下降，還可能造成設(shè)備損壞和經(jīng)濟(jì)損失。因此，如何高效、可靠地對風(fēng)力渦輪機(jī)進(jìn)行故障預(yù)測和維護(hù)，成為業(yè)內(nèi)亟待解決的技術(shù)難題。
2、現(xiàn)有技術(shù)中，風(fēng)力渦輪機(jī)的維護(hù)方法主要包括定期維護(hù)和基于狀態(tài)的維護(hù)。傳統(tǒng)定期維護(hù)通常按照固定周期進(jìn)行檢修，未能充分考慮設(shè)備的實(shí)時狀態(tài)和環(huán)境影響，容易導(dǎo)致資源浪費(fèi)或維護(hù)不及時。
3、且現(xiàn)有技術(shù)在數(shù)據(jù)采集、故障預(yù)測、維護(hù)策略和智能化方面存在明顯不足。為此，亟需一種能夠融合多源數(shù)據(jù)、提高故障預(yù)測精度、動態(tài)優(yōu)化維護(hù)策略的智能化預(yù)測性維護(hù)方法，以提升風(fēng)力渦輪機(jī)的運(yùn)行可靠性和運(yùn)維效率。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于：一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法及系統(tǒng)，該方法和系統(tǒng)在數(shù)據(jù)全面性、模型預(yù)測精度、實(shí)時性及維護(hù)自動化等方面具有顯著提升。
2、本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案如下：一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，包括以下步驟：
3、1).采集風(fēng)力渦輪機(jī)的多源數(shù)據(jù)，包括運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)數(shù)據(jù)；
4、2).對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用小波變換提取振動信號的高頻特征與低頻趨勢，主成分分析降維并降低冗余數(shù)據(jù)，同時通過kalman濾波消除噪聲；
5、3).
6、4).基于局部異常聚類算法進(jìn)行故障前兆分析，包括：
7、將實(shí)時數(shù)據(jù)劃分為固定時間窗口，提取滑動窗口內(nèi)的統(tǒng)計特征；
8、基于k-means或dbscan算法對異常點(diǎn)進(jìn)行聚類分析；
9、通過動態(tài)時間規(guī)整算法匹配異常聚類與歷史故障模式，判斷潛在故障的可能性；
10、5).動態(tài)調(diào)整維護(hù)周期，所述調(diào)整公式為：;其中，為調(diào)整后的維護(hù)周期，為基礎(chǔ)維護(hù)周期，和為調(diào)整系數(shù)，?為當(dāng)前運(yùn)行負(fù)載，為健康狀態(tài)評分；
11、6).結(jié)合環(huán)境動態(tài)影響因子優(yōu)化健康狀態(tài)評分，優(yōu)化公式為：；其中，為調(diào)整后的健康評分，為初始健康評分，為環(huán)境動態(tài)權(quán)重，所述環(huán)境動態(tài)權(quán)重由環(huán)境特征的主成分權(quán)重與特征值決定；
12、7).基于預(yù)測結(jié)果與歷史維護(hù)記錄自動生成維護(hù)方案，所述維護(hù)方案包括維護(hù)部件、所需工具和操作步驟，并根據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行任務(wù)排序；
13、8).將維護(hù)方案發(fā)送至運(yùn)維人員或自動化維護(hù)系統(tǒng)執(zhí)行；
14、其中，步驟1)中，運(yùn)行數(shù)據(jù)包括振動、電流和轉(zhuǎn)速部件的實(shí)時狀態(tài)信息；環(huán)境數(shù)據(jù)包括風(fēng)速、風(fēng)向、溫濕度和沙塵濃度環(huán)境參數(shù)；歷史維護(hù)數(shù)據(jù)包括故障類別、發(fā)生原因和維護(hù)記錄；多源數(shù)據(jù)中的運(yùn)行數(shù)據(jù)還通過熱成像設(shè)備獲取關(guān)鍵部件的溫度分布，結(jié)合圖像處理算法檢測異常熱斑，優(yōu)化故障預(yù)測結(jié)果；
15、其中，步驟4)中的局部異常聚類算法采用滑動窗口技術(shù)提取時間序列數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和峰值作為聚類特征，異常點(diǎn)的聚類結(jié)果通過動態(tài)時間規(guī)整算法與歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配；
16、其中，步驟5)中的運(yùn)行負(fù)載通過實(shí)時監(jiān)測發(fā)電功率、轉(zhuǎn)速?和風(fēng)速計算得出，風(fēng)速與發(fā)電功率之間的關(guān)系由功率曲線模型表示；
17、其中，步驟6)中的環(huán)境動態(tài)權(quán)重?通過以下公式計算：；其中，為環(huán)境動態(tài)權(quán)重，為環(huán)境特征的主成分權(quán)重，為環(huán)境特征值，為環(huán)境參數(shù)的數(shù)量；j為環(huán)境參數(shù)索引，表示第j個環(huán)境參數(shù)；
18、其中，步驟7)中，維護(hù)方案的任務(wù)優(yōu)先級基于健康狀態(tài)評分和環(huán)境風(fēng)險評分，優(yōu)先處理評分低或風(fēng)險高的風(fēng)機(jī)；
19、其中，步驟3)中的深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型采用多模態(tài)transformer模型，分別處理時間序列數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)和圖像數(shù)據(jù)，融合結(jié)果用于輸出健康狀態(tài)評分；
20、其中，所述風(fēng)力渦輪機(jī)的控制柜內(nèi)部署邊緣計算節(jié)點(diǎn)，邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時處理傳感器數(shù)據(jù)并上傳異常檢測結(jié)果至云端；
21、其中，步驟7)中，自動生成的維護(hù)方案結(jié)合動態(tài)優(yōu)先級，優(yōu)化維護(hù)路徑和任務(wù)調(diào)度，降低運(yùn)維成本；
22、其中，步驟5)中，通過實(shí)時環(huán)境數(shù)據(jù)動態(tài)更新?和參數(shù)，以適應(yīng)環(huán)境條件的變化。
23、一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)，包括：
24、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集風(fēng)力渦輪機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)數(shù)據(jù)；
25、邊緣計算模塊，用于對采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理并提取關(guān)鍵特征值；
26、多模態(tài)深度學(xué)習(xí)預(yù)測模塊，用于融合時間序列數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)和圖像數(shù)據(jù)，生成風(fēng)力渦輪機(jī)的健康狀態(tài)評分和潛在故障類別；
27、動態(tài)維護(hù)優(yōu)化模塊，用于基于健康狀態(tài)評分、環(huán)境動態(tài)影響因子和運(yùn)行負(fù)載實(shí)時調(diào)整維護(hù)周期，并自動生成包括維護(hù)部件、工具和操作步驟的維護(hù)方案；
28、中央監(jiān)控與管理平臺，用于可視化監(jiān)控風(fēng)力渦輪機(jī)的實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)、健康評分和維護(hù)計劃，及維護(hù)任務(wù)的分配與調(diào)度。
29、其中，所述多模態(tài)深度學(xué)習(xí)預(yù)測模塊包括：
30、時間序列數(shù)據(jù)處理單元，用于提取振動、電流和轉(zhuǎn)速的時間序列特征；
31、環(huán)境數(shù)據(jù)處理單元，用于分析風(fēng)速、溫濕度和沙塵濃度環(huán)境特征；
32、圖像數(shù)據(jù)處理單元，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理關(guān)鍵部件的熱成像圖像以檢測溫度異常區(qū)域；
33、特征融合與預(yù)測單元，通過transformer模型融合所述時間序列數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的特征，并輸出健康狀態(tài)評分和潛在故障類別。
34、綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本專利技術(shù)的有益效果是：
35、多源數(shù)據(jù)采集與整合：通過整合運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)數(shù)據(jù)，全面了解風(fēng)力渦輪機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，避免單一數(shù)據(jù)源可能導(dǎo)致的信息缺失。
36、邊緣計算與實(shí)時分析：部署邊緣計算模塊實(shí)時處理數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高故障預(yù)測的實(shí)時性和效率。
37、多模態(tài)深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型：融合時間序列、環(huán)境參數(shù)和圖像數(shù)據(jù)，使用多模態(tài)transformer模型實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)評分與故障類別預(yù)測，顯著提高預(yù)測準(zhǔn)確性。
38、局部異常聚類分析：通過滑動窗口提取統(tǒng)計特征并結(jié)合k-means或dbscan算法進(jìn)行異常聚類分析，進(jìn)一步提升故障前兆檢測的靈敏度。
39、動態(tài)維護(hù)周期調(diào)整：結(jié)合運(yùn)行負(fù)載、健康評分和環(huán)境影響因素，動態(tài)調(diào)整維護(hù)周期，提高維護(hù)計劃的適應(yīng)性和資源利用效率。
40、自動化維護(hù)方案生成：基于預(yù)測結(jié)果與歷史記錄，自動生成優(yōu)先級排序的維護(hù)方案，優(yōu)化維護(hù)任務(wù)的分配與調(diào)度，降低運(yùn)維成本。
41、優(yōu)化健康評分模型：將環(huán)境動態(tài)影響因子納入健康評分的計算，確保評分更具適用性和準(zhǔn)確性。
42、全方位數(shù)據(jù)存儲與可視化管理：采用時間序列數(shù)據(jù)庫和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理不同類型的數(shù)據(jù)，并通本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：步驟1)中，運(yùn)行數(shù)據(jù)包括振動、電流和轉(zhuǎn)速部件的實(shí)時狀態(tài)信息；環(huán)境數(shù)據(jù)包括風(fēng)速、風(fēng)向、溫濕度和沙塵濃度環(huán)境參數(shù)；歷史維護(hù)數(shù)據(jù)包括故障類別、發(fā)生原因和維護(hù)記錄；多源數(shù)據(jù)中的運(yùn)行數(shù)據(jù)還通過熱成像設(shè)備獲取關(guān)鍵部件的溫度分布，結(jié)合圖像處理算法檢測異常熱斑，優(yōu)化故障預(yù)測結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：步驟4)中的局部異常聚類算法采用滑動窗口技術(shù)提取時間序列數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和峰值作為聚類特征，異常點(diǎn)的聚類結(jié)果通過動態(tài)時間規(guī)整算法與歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：步驟5)中的運(yùn)行負(fù)載通過實(shí)時監(jiān)測發(fā)電功率、轉(zhuǎn)速和風(fēng)速計算得出，風(fēng)速與發(fā)電功率之間的關(guān)系由功率曲線模型表示；通過實(shí)時環(huán)境數(shù)據(jù)動態(tài)更新和參數(shù)，以適應(yīng)環(huán)境條件的變化。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：步驟6)中的環(huán)境動態(tài)權(quán)重通過以下公式
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：步驟7)中，維護(hù)方案的任務(wù)優(yōu)先級基于健康狀態(tài)評分和環(huán)境風(fēng)險評分，優(yōu)先處理評分低或風(fēng)險高的風(fēng)機(jī)；自動生成的維護(hù)方案結(jié)合動態(tài)優(yōu)先級，優(yōu)化維護(hù)路徑和任務(wù)調(diào)度，降低運(yùn)維成本。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：步驟3)中的深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型采用多模態(tài)Transformer模型，分別處理時間序列數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)和圖像數(shù)據(jù)，融合結(jié)果用于輸出健康狀態(tài)評分。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：所述風(fēng)力渦輪機(jī)的控制柜內(nèi)部署邊緣計算節(jié)點(diǎn)，邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時處理傳感器數(shù)據(jù)并上傳異常檢測結(jié)果至云端。
9.一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，包括：所述多模態(tài)深度學(xué)習(xí)預(yù)測模塊包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：步驟1)中，運(yùn)行數(shù)據(jù)包括振動、電流和轉(zhuǎn)速部件的實(shí)時狀態(tài)信息；環(huán)境數(shù)據(jù)包括風(fēng)速、風(fēng)向、溫濕度和沙塵濃度環(huán)境參數(shù)；歷史維護(hù)數(shù)據(jù)包括故障類別、發(fā)生原因和維護(hù)記錄；多源數(shù)據(jù)中的運(yùn)行數(shù)據(jù)還通過熱成像設(shè)備獲取關(guān)鍵部件的溫度分布，結(jié)合圖像處理算法檢測異常熱斑，優(yōu)化故障預(yù)測結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：步驟4)中的局部異常聚類算法采用滑動窗口技術(shù)提取時間序列數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和峰值作為聚類特征，異常點(diǎn)的聚類結(jié)果通過動態(tài)時間規(guī)整算法與歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：步驟5)中的運(yùn)行負(fù)載通過實(shí)時監(jiān)測發(fā)電功率、轉(zhuǎn)速和風(fēng)速計算得出，風(fēng)速與發(fā)電功率之間的關(guān)系由功率曲線模型表示；通過實(shí)時環(huán)境數(shù)據(jù)動態(tài)更新和參數(shù)，以適應(yīng)環(huán)境條件的變化。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種風(fēng)力渦輪機(jī)預(yù)測性維護(hù)方法，其特征在于：步驟6)中的環(huán)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：江茂營，王德峰，丁富龍，鐘婧，
申請(專利權(quán))人：福建億山能源管理有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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