【技术实现步骤摘要】
变桨系统的监测方法及其系统及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及风力发电
，尤其涉及一种变桨系统的监测方法及其系统及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着煤炭、石油等能源的逐渐枯竭，人类越来越重视可再生能源的利用。风能作为一种清洁的可再生能源越来越受到世界各国的重视。伴随着风电技术的不断发展，风力发电机组在电力系统中的应用日益增加。风力发电机组是将风能转化为电能的大型设备，通常设置于风能资源丰富的地区。
[0003]变桨系统作为风力发电机组的重要组成部分，对保证风力发电机组的正常运行起着至关重要的作用。液压变桨是变桨系统常用的一种变桨方式之一，由于风力发电机组的运行环境较为恶劣，维修保护不当等原因，会导致变桨系统频繁出现故障，不利于风力发电机组的稳定运行。
[0004]目前，例如对于变桨系统油压故障诊断最大的问题是风力发电机组的误报率较高。风力发电机组在实际运行过程中会存在大量不确定性，如传感器异常、外界环境干扰等，这些不确定性会导致数据出现波动。
技术实现思路
>[0005]本专利本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种变桨系统的监测方法，应用于风力发电机组，其特征在于：其包括：选取影响风力发电机组的变桨系统的多个监测变量；获取所述多个监测变量的监测数据；基于所述多个监测变量的监测数据来建立并训练Cox比例风险模型，以得到训练后的Cox比例风险模型；获取所述风力发电机组实际运行过程中的所述多个监测变量的当前监测数据；以及基于所述多个监测变量的当前监测数据和所述训练后的Cox比例风险模型来得到所述变桨系统的当前危险率以对所述变桨系统进行监测。2.如权利要求1所述的监测方法，其特征在于：所述获取所述多个监测变量的监测数据包括：从所述风力发电机组的SCADA系统中提取所述多个监测变量的监测数据。3.如权利要求2所述的监测方法，其特征在于：所述风力发电机组包括故障机组和健康机组，所述从所述风力发电机组的SCADA系统中提取所述多个监测变量的监测数据包括：从所述风力发电机组的SCADA系统中分别提取故障机组的所述多个监测变量的监测数据和健康机组的所述多个监测变量的监测数据。4.如权利要求1所述的监测方法，其特征在于：所述选取影响风力发电机组的变桨系统的多个监测变量包括：选取影响风力发电机组的变桨系统油压状态的多个监测变量。5.如权利要求4所述的监测方法，其特征在于：所述多个监测变量包括所述风力发电机组的多个叶片的压力、多个叶片的位置角、发电机转速及风速。6.如权利要求5所述的监测方法，其特征在于：所述基于所述多个监测变量的监测数据来建立并训练Cox比例风险模型包括：对所述多个叶片的压力和所述多个叶片的位置角分别进行整合以获得整合后的变量；基于所述整合后的变量、发电机转速和风速来作为所述Cox比例风险模型的建模输入变量；及基于所述建模输入变量的数据来训练所述Cox比例风险模型。7.如权利要求6所述的监测方法，其特征在于：所述整合后的变量包括所述多个叶片的压力之和的均值、所述多个叶片的位置角之和的均值、所述多个叶片的压力之差的均值和所述多个叶片的位置角之差的均值。8.如权利要求7所述的监测方法，其特征在于：所述风力发电机组包括故...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜孝谟，陈庆，马明俊，唐伟健，惠怀宇，蒋勇，林琳，成晓彬，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：
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