[發(fā)明專利]海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的故障診斷方法及設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010915664.6
• 申請(qǐng)日: 2020-09-03
• 公開（公告）號(hào): CN113447813B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 丁顯;徐進(jìn)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國綠發(fā)投資集團(tuán)有限公司;魯能集團(tuán)有限公司;都城偉業(yè)集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G01R31/34
• 分類號(hào): G01R31/34;G06N3/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京銘碩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11286
• 代理人: 徐璐璐;王兆賡

1.一種海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的故障診斷方法，其特征在于，所述故障診斷方法包括：

獲取海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)；

將獲取的運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的變槳系統(tǒng)故障診斷模型，以得到變槳系統(tǒng)故障診斷模型預(yù)測(cè)的變槳系統(tǒng)發(fā)生各個(gè)類型的變槳故障的故障隸屬度，其中，所述變槳系統(tǒng)故障診斷模型是基于模糊聚類算法構(gòu)建的；

基于得到的變槳系統(tǒng)發(fā)生各個(gè)類型的變槳故障的故障隸屬度，確定變槳系統(tǒng)發(fā)生的變槳故障類型；

其中，所述故障診斷方法還包括：

基于歷史故障樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出在模糊參數(shù)為預(yù)設(shè)初始值條件下的變槳系統(tǒng)故障診斷模型；

針對(duì)所述歷史故障樣本數(shù)據(jù)，確定訓(xùn)練出的在模糊參數(shù)為預(yù)設(shè)初始值條件下的變槳系統(tǒng)故障診斷模型預(yù)測(cè)的變槳故障類型與實(shí)際的變槳故障類型的吻合度；

當(dāng)吻合度高于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將訓(xùn)練出的在模糊參數(shù)為預(yù)設(shè)初始值條件下的變槳系統(tǒng)故障診斷模型作為訓(xùn)練好的變槳系統(tǒng)故障診斷模型；

當(dāng)吻合度低于或等于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，采用粒子群尋優(yōu)算法確定模糊參數(shù)的最優(yōu)值，并將訓(xùn)練出的在模糊參數(shù)為最優(yōu)值條件下的變槳系統(tǒng)故障診斷模型作為訓(xùn)練好的變槳系統(tǒng)故障診斷模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的故障診斷方法，其特征在于，獲取海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)的步驟包括：獲取海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組發(fā)生變槳系統(tǒng)故障報(bào)警時(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)；

其中，基于得到的變槳系統(tǒng)發(fā)生各個(gè)類型的變槳故障的故障隸屬度，確定變槳系統(tǒng)發(fā)生的變槳故障類型的步驟包括：

將故障隸屬度最大的變槳故障類型確定為：本次發(fā)生變槳系統(tǒng)故障報(bào)警時(shí)變槳系統(tǒng)發(fā)生的變槳故障類型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的故障診斷方法，其特征在于，獲取海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)的步驟包括：獲取海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組當(dāng)前的運(yùn)行數(shù)據(jù)；

其中，基于得到的變槳系統(tǒng)發(fā)生各個(gè)類型的變槳故障的故障隸屬度，確定變槳系統(tǒng)發(fā)生的變槳故障類型的步驟包括：

當(dāng)變槳系統(tǒng)發(fā)生任一類型的變槳故障的故障隸屬度超出安全閾值時(shí)，發(fā)出變槳系統(tǒng)發(fā)生該變槳故障類型的故障預(yù)警。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的故障診斷方法，其特征在于，獲取的海上風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)包括以下項(xiàng)之中的至少一項(xiàng)：各個(gè)葉片的變槳位置、各個(gè)葉片的變槳速率、環(huán)境風(fēng)速值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的故障診斷方法，其特征在于，所述各個(gè)類型的變槳故障包括以下項(xiàng)之中的至少一項(xiàng)：

與每個(gè)葉片對(duì)應(yīng)的變槳位置傳感器及其接線發(fā)生故障、與每個(gè)葉片對(duì)應(yīng)的變槳控制PLC發(fā)生故障、與每個(gè)葉片對(duì)應(yīng)的變槳速率信號(hào)接收模塊發(fā)生故障。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的故障診斷方法，其特征在于，所述歷史故障樣本數(shù)據(jù)包括：發(fā)生變槳故障時(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的故障診斷方法，其特征在于，采用粒子群尋優(yōu)算法確定模糊參數(shù)的最優(yōu)值，并將訓(xùn)練出的在模糊參數(shù)為最優(yōu)值條件下的變槳系統(tǒng)故障診斷模型作為訓(xùn)練好的變槳系統(tǒng)故障診斷模型的步驟包括：

(A)基于當(dāng)前的故障樣本數(shù)據(jù)，采用粒子群尋優(yōu)算法進(jìn)行第j輪模糊參數(shù)尋優(yōu)以得到第j輪尋優(yōu)值，并針對(duì)當(dāng)前的故障樣本數(shù)據(jù)，確定訓(xùn)練出的在模糊參數(shù)為第j輪尋優(yōu)值條件下的變槳系統(tǒng)故障診斷模型預(yù)測(cè)的變槳故障類型與實(shí)際的變槳故障類型的吻合度，其中，j的初始值為1，故障樣本數(shù)據(jù)的初始值為所述歷史故障樣本數(shù)據(jù)；

(B)當(dāng)吻合度高于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，將訓(xùn)練出的在模糊參數(shù)為第j輪尋優(yōu)值條件下的變槳系統(tǒng)故障診斷模型作為訓(xùn)練好的變槳系統(tǒng)故障診斷模型；

(C)當(dāng)吻合度低于或等于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，按照特定方式從當(dāng)前的故障樣本數(shù)據(jù)剔除離群的故障樣本數(shù)據(jù)后得到新的故障樣本數(shù)據(jù)，使j＝j(luò)+1，將新的故障樣本數(shù)據(jù)作為當(dāng)前的故障樣本數(shù)據(jù)并返回執(zhí)行步驟(A)。