【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于風力發電，涉及一種風電場設備故障智能診斷方法及系統。
技術介紹
1、可再生能源領域，風力發電作為一種清潔、可再生的能源形式，其重要性日益凸顯。隨著風電技術的快速發展和風電場規模的持續擴大，如何確保風電場的高效、穩定運行成為了一個亟待解決的問題。風電場設備，尤其是風力發電機組，其復雜性和運行環境的多樣性對故障診斷技術提出了更高的要求。
2、傳統上，風電場設備故障診斷主要依賴于人工巡檢和基于單一類型傳感器數據的簡單閾值判斷方法。這種方法不僅效率低下，而且難以應對現代風電設備日益復雜的故障模式和多變的運行環境。單一傳感器數據的局限性在于它只能提供設備某一方面的狀態信息，而無法全面反映設備的整體健康狀況。同時，簡單的閾值判斷方法往往無法準確捕捉設備故障的早期跡象，導致故障發現滯后，增加了停機時間和維護成本。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于解決現有技術中傳統故障診斷方法數據單一、效率低下且無法實時精準地捕捉設備故障，難以滿足現代風電場需求的技術問題，提供一種風電場設備故障智能診斷方法及系統。
2、為達到上述目的，本專利技術采用以下技術方案予以實現：
3、本專利技術第一方面提供一種風電場設備故障智能診斷方法，包括以下步驟：
4、采集風電場設備的多維度傳感器數據；
5、對所述多維度傳感器數據采用邊緣分析算法進行初步分析，確定需要進一步診斷的多維度傳感器數據；
6、將需要進一步診斷的多維度傳感器數據輸入預
7、其中，所述預先構建好的故障診斷模型包括多模態深度學習模型、遷移學習與域適應模塊、多智能體強化學習框架、因果推理引擎、知識圖譜增強的神經符號推理模塊和動態系統健康指數計算模塊；所述需要進一步診斷的多維度傳感器數據通過多模態深度學習模型融合后通過遷移學習與域適應和多智能體強化學習框架確定區域，同時通過因果推理引擎和知識圖譜增強的神經符號推理模塊處理診斷故障；將確定的區域和診斷的故障輸入動態系統健康指數計算模塊得到故障診斷結果。
8、進一步，所述對所述多維度傳感器數據采用邊緣分析算法進行初步分析，確定需要進一步診斷的多維度傳感器數據，具體為：
9、對多維度傳感器數據進行預處理；
10、采用邊緣分析算法檢測預處理后的多維度傳感器數據的異常值；所述異常值即為需要進一步診斷的多維度傳感器數據。
11、進一步，所述多模態深度學習模型包括時空注意力機制和多尺度因果卷積網絡。
12、進一步，所述遷移學習與域適應模塊采用動態權重對齊方法和對抗域適應方法。
13、進一步，所述多智能體強化學習框架采用多智能體軟演員-評論員算法。
14、進一步，所述因果推理引擎采用基于貝葉斯網絡采用改進的pc算法，集合基于專家知識的先驗概率的方法。
15、進一步，所述知識圖譜增強的神經符號推理模塊包括知識圖譜嵌入模塊和神經符號推理模塊；所述知識圖譜嵌入模塊采用transe模型；所述神經符號推理模塊采用符號規則結合神經網絡的方法。
16、本專利技術第二方面提供一種風電場設備故障智能診斷系統，包括：
17、數據采集層，用于采集風電場設備的多維度傳感器數據；
18、邊緣計算層，用于對所述多維度傳感器數據采用邊緣分析算法進行初步分析，確定需要進一步診斷的多維度傳感器數據；
19、云端分析層，用于將需要進一步診斷的多維度傳感器數據輸入預先構建好的故障診斷模型，得到故障診斷結果。
20、進一步，所述風電場設備故障智能診斷系統還包括網絡傳輸層，所述網絡傳輸層用于實現邊緣計算層與云端分析層之間的數據傳輸。
21、進一步，所述風電場設備故障智能診斷系統還包括應用接口層，所述應用接口層接收來自云端分析層的數據，用于向用戶提供診斷結果和交互界面。
22、與現有技術相比，本專利技術具有以下有益效果：
23、本專利技術公開了一種風電場設備故障智能診斷方法，通過采集風電場設備的多維度傳感器數據，該方法能夠全面捕捉設備的運行狀態信息，包括但不限于振動、溫度、電流、電壓等關鍵參數，為后續的故障診斷提供了豐富且精確的數據基礎；采用邊緣分析算法對海量傳感器數據進行初步分析，快速識別出異常或潛在故障的數據點，有效減少了數據傳輸和處理的負擔，提高了診斷系統的響應速度和準確性；利用多模態深度學習模型，將來自不同傳感器的多維數據進行深度融合，挖掘出數據之間的潛在關聯和特征，提高了故障診斷的精度和魯棒性。同時，結合遷移學習與域適應模塊，能夠有效利用歷史數據和跨領域知識，快速適應不同風電場和設備的特性，進一步提升診斷模型的泛化能力；引入多智能體強化學習框架，模擬多個智能體在復雜環境中的協同決策過程，能夠更加精準地定位故障發生的區域，并通過不斷優化策略，提高故障定位的效率和準確性；結合因果推理引擎和知識圖譜增強的神經符號推理模塊，不僅能夠對故障進行準確分類和識別，還能揭示故障發生的根本原因和傳播路徑，為故障預防和維護提供科學依據。知識圖譜的引入，進一步豐富了診斷系統的知識庫，提高了系統的智能水平和自學習能力；通過動態系統健康指數計算模塊，對風電場設備的健康狀況進行實時評估和預測，為運維人員提供了直觀的健康指標和預警信息，有助于提前發現潛在故障并采取相應的維護措施，降低了設備故障對風電場運營的影響。
24、進一步地，通過邊緣分析算法在數據源頭進行初步篩選，只有那些被標記為異常的傳感器數據才會被發送到中心服務器或云平臺進行進一步診斷。這種方式顯著減少了需要傳輸的數據量，降低了網絡帶寬的消耗，同時也加快了故障響應速度。由于邊緣分析算法直接在數據產生的邊緣設備（如風機控制柜、傳感器節點等）上運行，因此它能夠在第一時間對傳感器數據進行處理并反饋結果。這種即時反饋機制使得系統能夠更快地響應設備狀態的變化，提高了故障診斷的時效性。
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1.一種風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述對所述多維度傳感器數據采用邊緣分析算法進行初步分析，確定需要進一步診斷的多維度傳感器數據，具體為：
3.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述多模態深度學習模型包括時空注意力機制和多尺度因果卷積網絡。
4.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述遷移學習與域適應模塊采用動態權重對齊方法和對抗域適應方法。
5.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述多智能體強化學習框架采用多智能體軟演員-評論員算法。
6.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述因果推理引擎采用基于貝葉斯網絡采用改進的PC算法，集合基于專家知識的先驗概率的方法。
7.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述知識圖譜增強的神經符號推理模塊包括知識圖譜嵌入模塊和神經符號推理模塊；所述知識圖譜嵌入模塊
8.一種風電場設備故障智能診斷系統，其特征在于，包括：
9.根據權利要求8所述的風電場設備故障智能診斷系統，其特征在于，所述風電場設備故障智能診斷系統還包括網絡傳輸層，所述網絡傳輸層用于實現邊緣計算層與云端分析層之間的數據傳輸。
10.根據權利要求9所述的風電場設備故障智能診斷系統，其特征在于，所述風電場設備故障智能診斷系統還包括應用接口層，所述應用接口層接收來自云端分析層的數據，用于向用戶提供診斷結果和交互界面。
...【技術特征摘要】
1.一種風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述對所述多維度傳感器數據采用邊緣分析算法進行初步分析，確定需要進一步診斷的多維度傳感器數據，具體為：
3.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述多模態深度學習模型包括時空注意力機制和多尺度因果卷積網絡。
4.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述遷移學習與域適應模塊采用動態權重對齊方法和對抗域適應方法。
5.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述多智能體強化學習框架采用多智能體軟演員-評論員算法。
6.根據權利要求1所述的風電場設備故障智能診斷方法，其特征在于，所述因果推理引擎采用基于貝葉...
【專利技術屬性】
技術研發人員：蔡春輝，周世銀，李瑤瑤，王忠杰，陳臣，于涵，薛晗光，
申請(專利權)人：華能赫章風力發電有限公司，
類型：發明
國別省市：
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