一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术提供的一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法、系统及设备，包括以下步骤：步骤1，获取多个与待测风电机组同类型的风电机组对应的动态在线数据和离线历史数据；步骤2，将得到的离线历史运行数据进行数据分类处理，根据分类结果建立故障信息表格；根据故障信息表格构建初始化故障图形模型；根据得到的初始化故障图形模型建立得到健康评估数据库；步骤3，将动态在线数据与健康评估数据库相结合，构建故障分析树，将得到的故障分析树应用在风电机组的实际运行中分析风电机组运行状态；本发明专利技术有效极大减少故障诊断时间，并减少人力资源的投入，提高机组的运行可靠性，提高风场效益。提高风场效益。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及风电机组故障诊断
，具体为一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]随着社会对新能源技术的发开，风力发电因其应用场景丰富以及经济性良好的特点成为重要的再生能源之一，由于风力发电一般远离城市，发电自动化程度高，仅有少量常住值守人员，一旦风电机组发生故障，人工维护不够及时，维护成本高。且不能及时发现故障类型，进一步增加故障维护和整修的困难与维修成本。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法、系统及设备，解决了现有技术中存在的上述不足。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0005]本专利技术提供的一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法，包括以下步骤：
[0006]步骤1，获取多个与待测风电机组同类型的风电机组对应的动态在线数据和离线历史数据；
[0007]步骤2，将得到的离线历史运行数据进行数据分类处理，根据分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取多个与待测风电机组同类型的风电机组对应的动态在线数据和离线历史数据；步骤2，将得到的离线历史运行数据进行数据分类处理，根据分类结果建立故障信息表格；根据故障信息表格构建初始化故障图形模型；根据得到的初始化故障图形模型建立得到健康评估数据库；步骤3，将动态在线数据与健康评估数据库相结合，构建故障分析树，将得到的故障分析树应用在风电机组的实际运行中分析风电机组运行状态。2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法，其特征在于，步骤2中，将得到的离线历史运行数据进行数据分类处理，根据分类结果建立故障信息表格，具体方法是：对离线历史数据分别按照数据性质和变化特性进行数据分类，得到包括稳定运行状态下、故障状态下以及过渡状态下分别对应的轴心轨迹图、风电机组振动波形图、频谱图和全息图，以及稳定运行状态下、故障状态下以及过渡状态下分别对应的油相温度变化范围、风速和风电机组的转速；根据故障信息，结合得到的数据分类结果建立故障信息表格，其中，故障信息包括油相温度故障、轴心振动故障，传动链故障和电路故障。3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法，其特征在于，根据故障信息表格构建初始化故障图形模型，具体方法是：预设定风电机组稳定运行的基础信息资料，将基础信息资料和故障信息表格相结合构建初始化故障图形模型。4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的风电机组故障诊断方法，其特征在于，根据得到的初始化故障图形模型建立得到健康评估数据库，具体方法是：根据专家经验对初始化故障图形模型中的异常数据进行剔...

【专利技术属性】
技术研发人员：李嘉麟，刘洋，于涵，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：