风电机组故障预警方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种风电机组故障预警方法及装置。该方法包括：采集风电机组的秒级实时数据；通过并行计算系统上的并行计算，根据风电机组秒级实时数据中的功率特征将风电机组划分为不同的群组；根据群组的划分结果，将秒级实时数据存储至分布式存储系统中；通过对每个群组风电机组的运行参数的监测，识别离群风机，进而进行故障预警。本发明专利技术提供的风电机组故障预警方法及装置利用分布式存储和并行式计算挖掘出风电场中的各个风机群在运行工况下表现异常的风机及参数，提前对异常机组进行报警。

【技术实现步骤摘要】
风电机组故障预警方法及装置
本专利技术涉及风力发电
，特别是涉及一种风电机组故障预警方法及装置。
技术介绍
传统的风电机组故障预警一般通过监控变量的恒定阈值实现，但这种单一变量阈值方法无法真实反映机组的运行情况，不仅准确率低，而且有可能预留的排查时间不足。中国专利技术专利申请CN107609574A公开了一种风电机组故障预警方法，该方法在故障发生之前识别异常状态，以便及时采取相应的措施，从而进行预防检修，具有重要的实际应用价值。但是，该方法需要利用风电机组的历史数据，过程繁琐。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种风电机组故障预警方法及装置，能够运用大数据技术实现对风电机组运行故障的准确预警。为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种风电机组故障预警方法，所述方法包括：采集风电机组的秒级实时数据；通过并行计算系统上的并行计算，根据风电机组秒级实时数据中的功率特征将风电机组划分为不同的群组；根据群组的划分结果，将秒级实时数据存储至分布式存储系统中；通过对每个群组风电机组的运行参数的监测，识别离本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风电机组故障预警方法，其特征在于，包括：/n采集风电机组的秒级实时数据；/n通过并行计算系统上的并行计算，根据风电机组秒级实时数据中的功率特征将风电机组划分为不同的群组；/n根据群组的划分结果，将秒级实时数据存储至分布式存储系统中；/n通过对每个群组风电机组的运行参数的监测，识别离群风机，进而进行故障预警。/n

【技术特征摘要】
1.一种风电机组故障预警方法，其特征在于，包括：
采集风电机组的秒级实时数据；
通过并行计算系统上的并行计算，根据风电机组秒级实时数据中的功率特征将风电机组划分为不同的群组；
根据群组的划分结果，将秒级实时数据存储至分布式存储系统中；
通过对每个群组风电机组的运行参数的监测，识别离群风机，进而进行故障预警。


2.根据权利要求1所述的风电机组故障预警方法，其特征在于，并行计算系统包括：Hadoop计算系统。


3.根据权利要求1所述的风电机组故障预警方法，其特征在于，分布式存储系统包括：HDFS存储系统。


4.根据权利要求2或3所述的风电机组故障预警方法，其特征在于，根据群组的划分结果，将秒级实时数据存储至分布式存储系统中，包括：
根据群组的划分结果，将秒级实时数据存储至Hadoop计算系统的DataNode中。


5.根据权利要求1所述的风电机组故障预警方法，其特征在于，通过并行计算系统上的并行计算，根据风电机组秒级实时数据中的功率特征将风电机组划分为不同的群组，包括：
提取各个风电机组在不同工况下的平均功率及功率方差；
根据平均功率及功率...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁凌，谢海峡，于天笑，潘磊，索春明，
申请(专利权)人：国电联合动力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11