[發明專利]一種風電機組故障自診斷方法和系統

在審

• 申請號: 202111248577.0
• 申請日: 2021-10-26
• 公開（公告）號: CN114065842A
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 王青天;劉艷貴;沈偉文;張燧;李小翔;曾誰飛;李家山;梁弘;楊永前;馮帆;任鑫
• 申請（專利權）人: 華能（浙江）能源開發有限公司清潔能源分公司;中國華能集團清潔能源技術研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;F03D17/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 趙迪

本公開提供了一種風電機組故障自診斷方法和系統。該方法包括：獲取風電機組的狀態參數數據和第一預設時長內的運行參數數據；其中，運行參數數據包括至少一個待預測參數的真實測量值；確定風電機組所在的第一風電機組群；確定風電機組的第一工況類別；根據第一風電機組群和第一工況類別，確定第一風電機組群中第一工況類別對應的訓練好的故障診斷模型；將運行參數數據輸入至訓練好的故障診斷模型，得到待預測參數的模型預測值；根據待預測參數的模型預測值和真實測量值，生成故障診斷結果。由此，提供一種全工況下，風電機組故障自診斷的方法，根據模型預測結果，提供相應的診斷策略，實現自診斷功能。

技術領域

本公開涉及能源技術領域，特別涉及一種風電機組齒輪箱的一種風電機組故障自診斷方法和系統。

背景技術

目前，隨著能源短缺問題的加重，風能作為一種非常重要的清潔能源，將在未來的低碳時代中發揮不可替代的作用。風力發電具有可再生、環保等優點得到了越來越廣泛的應用，而風電機組是風力發電的重要部件，可將風能轉化為交流電能，是一種變工況運行的大型旋轉設備。隨著裝機容量的不斷攀升，如何降低風電機組的運維成本，增加發電收益越來越備受關注。

其中，在風電機組運維成本中，整機安全與關鍵部件失效耗費了巨大的運維成本。如何快速有效的對風電機組故障進行診斷為亟需解決的技術問題。

發明內容

本公開旨在至少在一定程度上解決上述技術中的技術問題之一。

為此，本公開的第一個目的在于提出一種風電機組故障自診斷方法，可實現全工況下，風電機組故障自診斷。

本公開的第二個目的在于提出一種風電機組故障自診斷系統。

本公開的第三個目的在于提出一種風電機組。

本公開的第四個目的在于提出一種電子設備。

本公開的第五個目的在于提出一種計算機可讀存儲介質。

本公開第一方面實施例提出了一種風電機組故障自診斷方法，包括：獲取風電機組的狀態參數數據和第一預設時長內的運行參數數據；其中，所述運行參數數據包括至少一個待預測參數的真實測量值；根據所述狀態參數數據和所述運行參數數據，確定所述風電機組所在的第一風電機組群；根據所述運行參數數據和所述第一風電機組群，確定所述風電機組的第一工況類別；根據所述第一風電機組群和所述第一工況類別，確定所述第一風電機組群中所述第一工況類別對應的訓練好的故障診斷模型；將所述運行參數數據輸入至訓練好的故障診斷模型，得到所述待預測參數的模型預測值；根據所述待預測參數的所述模型預測值和所述真實測量值，生成故障診斷結果。

在一些實施例中，所述根據所述狀態參數數據和所述運行參數數據，確定所述風電機組所在的第一風電機組群，包括：獲取多個樣本風電機組的狀態參數樣本數據和第二預設時長內的運行參數樣本數據；根據所述狀態參數樣本數據和所述運行參數樣本數據，對多個所述樣本風電機組進行聚類分析，劃分為多個樣本風電機組群；通過對比所述狀態參數數據和所述運行參數數據與不同所述樣本風電機組群的所述狀態參數樣本數據和所述運行參數樣本數據，確定所述風電機組所在的第一風電機組群。

在一些實施例中，所述根據所述狀態參數樣本數據和所述運行參數樣本數據，對多個所述樣本風電機組進行聚類分析，劃分為多個樣本風電機組群，包括：對所述狀態參數樣本數據和所述運行參數樣本數據進行特征量化處理，生成量化狀態參數樣本數據和量化運行參數樣本數據；根據所述量化狀態參數樣本數據和所述量化運行參數樣本數據，基于聚類分析算法，進行聚類分析，得到分類結果；根據所述分類結果，將多個所述樣本風電機組劃分為多個所述樣本風電機組群。