一种新能源风电场的智能化监控系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种新能源风电场的智能化监控系统及方法，涉及风电场监控技术领域，其系统包括参数存储单元、参数获取单元、特征生成单元、区域生成单元、在线监控单元和在线运维单元；参数存储单元用于获取历史故障报警数据；参数获取单元用于获取运行状态数据；特征生成单元用于剔除运行状态数据中的异常状态数据，并生成故障特征矩阵；区域生成单元用于得到风电场的疑似故障区域；在线监控单元用于确定最终故障区域；在线运维单元用于进行在线运维。该新能源风电场的智能化监控系统可以自动监测风电场的安全状态，从而及时发现问题，上传至在线运维单元，便于运维人员及时查看，避免发生更严重的事故，提高了风电场的发电效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种新能源风电场的智能化监控系统及方法


[0001]本专利技术涉及风电场监控
，具体而言，涉及一种新能源风电场的智能化监控系统及方法。

技术介绍

[0002]风电场运行时，需要对风电场内的工况数据进行实时监测。根据风机的运行情况严重性分类，风机运行状态分为正常状态和故障状态。当风机设备处于故障状态时，需要及时发现及排除不正常的工作环境，否则隐性故障会发展为故障状态，导致风机运行设备出现安全隐患。
[0003]众所周知，风电场包括机械部件和电气部件，在现场运行过程中，随着时间、环境和运行工况的变化容易出现一些裂纹、瑕疵和油脂泄露等现象，例如机械部件的疲劳裂纹等。如果不及时发现这些影响运行安全的现象将造成很大的安全风险。现有技术中对于风力发电机组检测的方式主要包括：超声波探测和激光探伤等。但是，这两种方式成本较高，而且受应用环境的影响具有局限性，很难普及应用。一般还是由人工参与检测，这样既浪费人力资源，又不能满足在线实时检测和自动识别报警。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种新能源风电场的智能化监控系统及方法，其通过监测风电场的运行状态数据，进一步以该状态数据的监控结果为依据，进行故障预警，从而实现远程监控风电场安全状态。
[0005]本专利技术的实施例通过以下技术方案实现：
[0006]一种新能源风电场的智能化监控系统包括参数存储单元、参数获取单元、特征生成单元、区域生成单元、在线监控单元和在线运维单元；
[0007]参数存储单元用于获取风电场的历史故障报警数据；
[0008]参数获取单元用于获取风电场的运行状态数据；
[0009]特征生成单元用于剔除运行状态数据中的异常状态数据，并根据剩余运行状态数据生成故障特征矩阵；
[0010]区域生成单元用于将剩余运行状态数据和历史故障报警数据进行对比，得到风电场的疑似故障区域；
[0011]在线监控单元用于构建故障诊断模型，将故障特征矩阵输入至故障诊断模型中，确定最终故障区域；
[0012]在线运维单元用于将最终故障区域对应的运行状态数据传输至电脑端，进行在线运维。
[0013]进一步地，运行状态数据包括风电场的风速、有功功率和无功功率。
[0014]进一步地，故障特征矩阵的确定方法具体为：计算剩余运行状态数据对应的特征系数，将所有特征系数从大到小排序，并将各个特征系数对应的运行状态矩阵按照对应的
排序进行排列，得到故障特征矩阵。
[0015]进一步地，特征系数c的计算公式为：
[0016][0017]式中，M表示剩余运行状态数据的个数，s
m
表示第m个运行状态数据，μ表示M个运行状态数据的标准差，σ表示极小值。
[0018]进一步地，疑似故障区域的确定方法具体为：将风电场的有功功率大于历史故障报警数据中额定容量的区域作为疑似故障区域；将风电场的无功功率大于历史故障报警数据中额定容量的区域作为疑似故障区域；将相邻时刻之间的风速差大于历史故障报警数据中风速修正系数的区域作为疑似故障区域。
[0019]进一步地，风速修正系数v的计算公式为：
[0020][0021]式中，ρ表示所有时刻风速的标准差，T表示采集风速的时长，h表示风电场所处地形的坡度，H表示风电场所处地形的高度。
[0022]进一步地，在线监控单元确定最终故障区域的具体方法为：构建故障诊断模型，将故障特征矩阵输入至故障诊断模型中，得到疑似故障区域的故障概率值，将故障概率值大于或等于0.5对应的区域作为最终故障区域；其中，故障概率值G的计算公式为：
[0023][0024]式中，P表示故障特征矩阵的行数，Q表示故障特征矩阵的列数，A表示故障特征矩阵的秩，x
p
表示故障特征矩阵中第p行元素的总和，x
q
表示故障特征矩阵中第q行元素的总和。
[0025]进一步地，在线运维单元包括可视化展示端和在线预警端；
[0026]可视化展示端用于接收最终故障区域对应的运行状态数据，并传输至电脑端，在电脑端的图形化显示界面进行实时显示；
[0027]在线预警端用于根据最终故障区域对应的运行状态数据向运维人员发出预警提示。
[0028]本专利技术还提供了一种新能源风电场的智能化监控方法，包括以下步骤：
[0029]获取风电场的历史故障报警数据；
[0030]获取风电场的运行状态数据；
[0031]剔除运行状态数据中的异常状态数据，并根据剩余运行状态数据得到故障特征矩阵；
[0032]将运行状态数据和历史故障报警数据进行对比，得到风电场的疑似故障区域；
[0033]构建故障诊断模型，将故障特征矩阵输入至故障诊断模型中，确定最终故障区域；
[0034]将最终故障区域对应的运行状态数据传输至电脑端，进行在线运维。
[0035]本专利技术实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
[0036](1)该新能源风电场的智能化监控系统采集风电场中风电场的运行状态数据，将该运行状态数据发送至特征生成单元，特征生成单元生成剩余运行状态数据和故障特征矩阵，区域生成单元根据剩余运行状态数据生成疑似故障区域，在线监控单元根据故障特征矩阵确定最终故障区域；在整个监控过程中逐步优化自身参数，与历史数据进行对比分析，故障诊断准确率高，可为风电场在线监测的落地应用提供参考依据；
[0037](2)该新能源风电场的智能化监控系统可以自动监测风电场的安全状态，从而及时发现问题，上传至在线运维单元，便于运维人员及时查看，避免发生更严重的事故，提高了风电场的发电效率；
[0038](3)该新能源风电场的智能化监控方法通过监测风电场的运行状态数据，进一步以该状态数据的监控结果为依据，进行故障预警，从而实现远程监控风电场安全状态。
附图说明
[0039]图1为本专利技术提供的新能源风电场的智能化监控系统的结构示意图；
[0040]图2为本专利技术提供的新能源风电场的智能化监控方法的流程图。
具体实施方式
[0041]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0042]如图1所示，本专利技术提供了一种新能源风电场的智能化监控系统，包括参数存储单元、参数获取单元、特征生成单元、区域生成单元、在线监控单元和在线运维单元；
[0043]参数存储单元用于获取风电场的历史故障报警数据；
[0044]参数获取单元用于获取风电场的运行状态数据；
[0045]特征生成单元用于剔除运行状态数据中的异常状态数据，并根据剩余运行状态数据生成故障特征矩阵；
[0046]区域生成单元用于将剩余运行状态数据和历史本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新能源风电场的智能化监控系统，其特征在于，包括参数存储单元、参数获取单元、特征生成单元、区域生成单元、在线监控单元和在线运维单元；所述参数存储单元用于获取风电场的历史故障报警数据；所述参数获取单元用于获取风电场的运行状态数据；所述特征生成单元用于剔除运行状态数据中的异常状态数据，并根据剩余运行状态数据生成故障特征矩阵；所述区域生成单元用于将剩余运行状态数据和历史故障报警数据进行对比，得到风电场的疑似故障区域；所述在线监控单元用于构建故障诊断模型，将故障特征矩阵输入至故障诊断模型中，确定最终故障区域；所述在线运维单元用于将最终故障区域对应的运行状态数据传输至电脑端，进行在线运维。2.根据权利要求1所述的新能源风电场的智能化监控系统，其特征在于，所述运行状态数据包括风电场的风速、有功功率和无功功率。3.根据权利要求1所述的新能源风电场的智能化监控系统，其特征在于，所述故障特征矩阵的确定方法具体为：计算剩余运行状态数据对应的特征系数，将所有特征系数从大到小排序，并将各个特征系数对应的运行状态矩阵按照对应的排序进行排列，得到故障特征矩阵。4.根据权利要求3所述的新能源风电场的智能化监控系统，其特征在于，所述特征系数c的计算公式为：式中，M表示剩余运行状态数据的个数，s
m
表示第m个运行状态数据，μ表示M个运行状态数据的标准差，σ表示极小值。5.根据权利要求1所述的新能源风电场的智能化监控系统，其特征在于，所述疑似故障区域的确定方法具体为：将风电场的有功功率大于历史故障报警数据中额定容量的区域作为疑似故障区域；将风电场的无功功率大于历史故障报警数据中额定容量的区域作为疑似故障区域；将相邻时刻之间的风速差大于历史故障报警数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭佳浩，丁为，徐峰，李杰，高超，尉露，郝蛟蛟，张小贝，张亮，杜小泽，李庆，
申请(专利权)人：华能定边新能源发电有限公司，
类型：发明
国别省市：