风电机组状态评估与寿命预测方法技术

本申请提供了一种风电机组状态评估与寿命预测方法

【技术实现步骤摘要】
风电机组状态评估与寿命预测方法、装置和电子设备


[0001]本申请涉及风力发电
，尤其涉及一种风电机组状态评估与寿命预测方法
、
装置和电子设备
。

技术介绍

[0002]目前，对风电机组进行状态评估和寿命预测，往往采用基于模型或基于数据，针对模型的方式，往往要建立风电机组各部件的物理
/
数学模型，通过模型进行状态评估和寿命预测，然而，该方法需要对风电机组的结构和工作原理有较深入的了解，而且难以考虑到各种不确定因素的影响，因此，准确性和适用性有限，针对数据的方式，利用风电机组的运行数据进行数据挖掘和机器学习，提取出反映风电机组状态和寿命的特征，然而，该方法由于风电机组运行环境复杂多变，运行数据具有高维度
、
高复杂度和高非线性等特点，往往增加数据处理和特征提取的难度，导致对风电机组进行状态评估和寿命预测的准确性和稳定性较低
。
因此，如何更加准确且稳定地，对风电机组进行状态评估和寿命预测，已成为亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0003]本申请的目的旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一
。
[0004]本申请第一方面提供了一种风电机组状态评估与寿命预测方法，包括：获取待检测风电机组的目标运行数据；根据所述目标运行数据，对所述待检测风电机组进行状态评估，获取所述待检测风电机组的状态评估结果；响应于所述状态评估结果为正常状态，对所述待检测风电机组进行寿命预测，获取所述待检测风电机组的剩余寿命
。
[0005]本申请第二方面提供了一种风电机组状态评估与寿命预测装置，包括：第一获取模块，用于获取待检测风电机组的目标运行数据；第二获取模块，用于根据所述目标运行数据，对所述待检测风电机组进行状态评估，获取所述待检测风电机组的状态评估结果；预测模块，用于响应于所述状态评估结果为正常状态，对所述待检测风电机组进行寿命预测，获取所述待检测风电机组的剩余寿命
。
[0006]本申请第三方面实施例提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请第一方面提供的风电机组状态评估与寿命预测方法
。
[0007]本申请第四方面实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请第一方面提供的风电机组状态评估与寿命预测方法
。
[0008]本申请第五方面实施例提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行本申请第一方面提供的风电机组状态评估与寿命预测方法
。
[0009]本申请提供的风电机组状态评估与寿命预测方法及装置，通过获取待检测风电机
组的目标运行数据；根据所述目标运行数据，对所述待检测风电机组进行状态评估，获取所述待检测风电机组的状态评估结果；响应于所述状态评估结果为正常状态，对所述待检测风电机组进行寿命预测，获取所述待检测风电机组的剩余寿命，本申请通过获取风电机机组预处理后的目标运行数据，通过对目标运行数据进行分析，可以实现风电机组整机和各部件的状态评估和寿命预测，提高了获取风电机组状态评估结果和寿命预测结果的准确性和可靠性，为风电机组的运维决策提供了数据支撑
。
[0010]本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到
。
附图说明
[0011]本申请上述的和
/
或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0012]图1为本申请一实施例的风电机组状态评估与寿命预测方法的流程示意图；
[0013]图2为本申请另一实施例的风电机组状态评估与寿命预测方法的流程示意图；
[0014]图3为本申请另一实施例的风电机组状态评估与寿命预测方法的流程示意图；
[0015]图4为本申请另一实施例的风电机组状态评估与寿命预测方法的流程示意图；
[0016]图5为本申请一实施例的风电机组状态评估与寿命预测装置的结构示意图；
[0017]图6是本申请一实施例的电子设备的框图
。
具体实施方式
[0018]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件
。
下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制
。
[0019]下面参考附图描述本申请实施例的风电机组状态评估与寿命预测方法
、
装置
、
电子设备和介质
。
[0020]图1为本申请一实施例的风电机组状态评估与寿命预测方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
[0021]S101
，获取待检测风电机组的目标运行数据
。
[0022]其中，风电机组是一种利用风能发电的装置，其主要由风轮
、
齿轮箱
、
发电机
、
变桨系统
、
塔筒等部件组成
。
[0023]需要说明的是，本申请对于获取待检测风电机组的目标运行数据的具体方式不作限定，可以根据实际情况进行选取
。
[0024]可选地，可以通过安装在风电机组上的传感器和数据记录器实时采集风电机组的初始运行数据，并对初始数据进行预处理，得到目标运行数据
。
[0025]可选地，可以对初始运行数据进行数据清洗处理
、
数据标准化处理和缺失值处理等预处理操作，以得到目标运行数据
。
[0026]需要说明的是，获取到的待检测风电机组的目标运行数据包括风电机组的运行状态数据和性能参数
。
[0027]举例而言，目标运行数据包括但不限于风速
、
功率
、
转速
、
振动
、
温度
、
故障类型和
故障时间等
。
[0028]进一步地，在获取到风电机组的目标运行数据后，可以将目标运行数据上传至云端服务器
。
[0029]S102
，根据目标运行数据，对待检测风电机组进行状态评估，获取待检测风电机组的状态评估结果
。
[0030]在本申请实施例中，在获取到目标运行数据后，可以根据目标运行数据，对待检测风电机组进行状态评估，获取待检测风电机组的状态评估结果
。
[0031]需要说明的是，本申请对于根据目标运行数据，对待检测风电机组进行状态评估，获取待检测风电机组的状态评估结果的具体方式不作限定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种风电机组状态评估与寿命预测方法，其特征在于，所述方法，包括：获取待检测风电机组的目标运行数据；根据所述目标运行数据，对所述待检测风电机组进行状态评估，获取所述待检测风电机组的状态评估结果；响应于所述状态评估结果为正常状态，对所述待检测风电机组进行寿命预测，获取所述待检测风电机组的剩余寿命
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测风电机组的目标运行数据，包括：获取所述待检测风电机组的初始运行数据；对所述初始运行数据进行预处理，以获取所述待检测风电机组的目标运行数据，其中，所述预处理包括数据清洗处理
、
数据标准化处理和数据缺失值处理
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标运行数据，对所述待检测风电机组进行状态评估，获取所述待检测风电机组的状态评估结果，包括：获取训练完成的目标自编码器模型；将所述目标运行数据输入至目标自编码器模型中，获取目标输出数据；获取所述目标运行数据和所述目标输出数据之间的差异值；获取预设的差异阈值，根据所述差异值和所述差异阈值，获取所述待检测风电机组的状态评估结果
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标运行数据输入至目标自编码器模型中，获取目标输出数据，包括：将所述目标运行数据输入至目标自编码器模型中，所述目标自编码器模型包括编码器和解码器，所述编码器由三个全连接层组成，所述解码器由两个全连接层组成；由所述编码器将目标运行数据压缩为低维向量，并由所述解码器将所述低维向量还原为与所述目标运行数据相同维度的目标输出数据
。5.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异值和所述差异阈值，获取所述待检测风电机组的状态评估结果，包括：响应于所述差异值大于或等于所述差异阈值，确定所述待检测风电...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘腾飞，郭靖，魏海锋，王志强，房刚利，范玄方，邓巍，汪臻，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：