【技术实现步骤摘要】
一种风电机组运行状态的监测系统及监测方法
[0001]本申请涉及风电机组监测
，尤其是涉及一种风电机组运行状态的监测系统及监测方法。
技术介绍
[0002]风力资源是取之不尽用之不绝的能源，利用风力发电可以减少环境污染，节省煤炭、石油等常规能源。但由于自然风具有很强的不确定性，风电机组在不同运行工况之间动态切换，风电机组各部件的动态性、相关性和随机性特征明显；且风电机组运行环境极其恶劣，各部件因载荷、疲劳和腐蚀等问题，不可避免地造成机械强度和运行性能随着运行环境和运行时间的变化而逐渐下降，从而导致风电机组故障频发、发电性能下降。所以，对风电机组的运行状态进行监测具有重要意义。
[0003]现阶段，传统的云计算模式在计算过程中数据传输距离较远，会导致数据在传输的过程实时性降低，进而使得对风电机组的运行状态监测结果的维护处理的实时性降低，并且在数据传输的过程中也增加了网络传输压力，致使信息流处理的非实时性直接影响到了风电机组运行状态的故障信息确定的准确性以及对故障信息处理的及时性。很难保证对海量监测数据处理的实时性...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风电机组运行状态的监测系统，其特征在于，所述监测系统包括端侧设备层、边缘服务器以及云中心平台：所述端侧设备层，用于在预设周期内实时获取待监测风电机组的每个待监测设备的多个运行状态参数，并将多个运行状态参数发送至在待监测风电机组的预设距离处的边缘服务器中，接收所述边缘服务器发送的待监测设备的故障信息，并对待监测设备的故障信息进行维修处理；所述边缘服务器，用于接收所述端侧设备层发送的至少一个待监测设备的多个运行状态参数，并向所述云中心平台发送获取至少一个待监测设备相对应的监测分析模型的指令，针对于每一个待监测设备，在接收到该待监测设备所对应的监测分析模型之后，将该待监测设备所对应的多个运行状态参数输入至该待监测设备相对应的监测分析模型之中，输出该待监测设备所对应的故障信息，并对所述故障信息的等级进行判断，确定将该故障信息发送给所述端侧设备层或者所述云中心平台；所述云中心平台，用于响应所述边缘服务器发送的获取至少一个待监测设备所对应的监测分析模型的指令之后，将预先训练好的至少一个待监测设备所对应的监测分析模型发送至所述边缘服务器，接收所述边缘服务器发送的待监测设备的故障信息，并对待监测设备的故障信息进行维修处理。2.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述边缘服务器用于通过以下方式对所述故障信息的等级进行判断：针对于每一个待监测设备的多个故障信息，对该待监测设备的每一个故障信息的故障等级进行检测，若该所述故障信息的故障等级小于该故障信息对应的参考故障等级，则将该故障信息发送给所述端侧设备层进行维修处理；若该所述故障信息的故障等级大于该故障信息对应的参考故障等级，则将该故障信息发送给所述云中心平台进行维修处理。3.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，针对于每一个待监测设备，所述云中心平台用于通过以下对步骤训练与该待监测设备对应的监测分析模型：从预先建立的该待监测设备的运行状态参数数据库中获取多个历史运行状态参数；将多个所述历史运行状态参数输入至深度学习模型，输出该待监测设备的预测运行状态参数；基于每一个历史运行状态参数以及该历史运行状态参数对应的预测运行状态参数，确定出深度学习模型的预测残差值；基于所述预测残差值对所述深度学习模型进行迭代训练得到所述监测分析模型。4.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述云中心平台还用于：在预设周期内获取各个待监测设备的多个运行状态参数；针对于每一个待监测设备，基于该待监测设备多个运行状态参数，确定该待监测设备的运行状态；针对于每一个待监测设备，对该待监测设备所对应的监测分析模型根据所述运行状态进行模型优化，以使监测分析模型满足待监测设备的运行状态。5.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述边缘服务器还用于：在接收到所述端侧设备层发送的各个监测设备的多个运行状态参数之后，将每一个待
监测设备所对应的多个运行状态参数依据该待监测设备的标签信息进行分类存储。6.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述监测系...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡阳，程逸，房方，刘吉臻，
申请(专利权)人：华能集团技术创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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