[發明專利]風力發電機組關鍵性能指標預測方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 201810857882.1
• 申請日: 2018-07-31
• 公開（公告）號: CN110782059A
• 公開（公告）日: 2020-02-11
• 發明（設計）人: 薛建國
• 申請（專利權）人: 北京金風科創風電設備有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 11258 北京東方億思知識產權代理有限責任公司
• 代理人: 尹紅敏

本發明實施例公開了一種風力發電機組關鍵性能指標預測方法、裝置、設備及介質。該方法包括：獲得與待測風力發電機組同型號的風力發電機組的與關鍵性能指標相關的歷史數據；將歷史數據進行分解，得到歷史間隔對應的與關鍵性能指標相關的數據；選取用于預測待測風力發電機組的關鍵性能指標的預測模型；根據歷史間隔對應的與關鍵性能指標相關的數據和預測模型，預測待測風力發電機組的關鍵性能指標。本發明實施例的風力發電機組關鍵性能指標預測方法、裝置、設備及介質，能夠提高風力發電機組關鍵性能指標預測結果的準確性，并且能夠對新風力發電機組的關鍵性能指標進行預測，提高預測結果的意義。

技術領域

本發明涉及設備性能技術領域，尤其涉及一種風力發電機組關鍵性能指標預測方法、裝置、設備及介質。

背景技術

關鍵性能指標(Key Performance Indicator，KPI)是衡量設備性能的關鍵性數據。對設備的關鍵性能指標進行分析和預測具有重要意義。以風力發電機組為例，風力發電機組的關鍵性能指標如：功率、等效使用小時數、故障檢測率和故障隔離率等等。

風力發電機組的功率受風速影響。而風速又隨著季度和季節變化而不同。

現有對新裝風力發電機組功率預測時，沒有考慮季度性和季節性，進而使得預測結果不準確。再者對于新裝風力發電機組需要運行至少1年才能獲得用于建立預測模型的數據，準備時間太長，對于某些設備而言，預測出結果時可能已超出廠家的質保期，預測出的結果沒有意義。

發明內容

本發明實施例提供一種風力發電機組關鍵性能指標預測方法、裝置、設備及介質，能夠提高風力發電機組關鍵性能指標預測結果的準確性，并且能夠對風力發電機組新設備的關鍵性能指標進行預測，提高預測結果的意義。

一方面，本發明實施例提供了一種關鍵性能指標預測方法，方法包括：

獲得與待測風力發電機組同型號的風力發電機組的與關鍵性能指標相關的歷史數據；

將歷史數據進行分解，得到歷史間隔對應的與關鍵性能指標相關的數據；

選取用于預測待測風力發電機組的關鍵性能指標的預測模型；

根據歷史間隔對應的與關鍵性能指標相關的數據和預測模型，預測待測風力發電機組的關鍵性能指標。

在本發明的一個實施例中，將歷史數據進行分解，包括：

按照季度將歷史數據進行分解；或，

按照季節將歷史數據進行分解。

在本發明的一個實施例中，本發明實施例提供的風力發電機組關鍵性能指標預測方法還包括：

獲得待測風力發電機組的與關鍵性能指標相關的實際數據；

根據實際數據和歷史數據，對預測模型的參數進行修正；

利用參數修正的預測模型，再次預測待測風力發電機組的關鍵性能指標。

在本發明的一個實施例中，利用參數修正的預測模型，再次預測待測風力發電機組的關鍵性能指標，包括：

利用參數修正的預測模型、歷史間隔對應的與關鍵性能指標相關的數據以及實際數據，預測待測風力發電機組的關鍵性能指標。

在本發明的一個實施例中，利用參數修正的預測模型，再次預測待測風力發電機組的關鍵性能指標，包括：

利用參數修正的預測模型和實際數據，預測待測風力發電機組的關鍵性能指標。

在本發明的一個實施例中，預測模型包括以下所列項中的任意一種：