风电机组性能退化与延寿的动态调整方法技术

本发明专利技术提供了风电机组性能退化与延寿的动态调整方法，提高风电机组的性能和寿命。其包括以下步骤：S101、在风电机组上安装传感器、摄像头和麦克风，以收集运行数据、视觉数据和声音数据；S102、将收集到的数据通过无线网络传输到云端服务器，并进行本地处理和存储；S103、利用数据分析和机器学习方法，建立风电机组的性能模型和寿命预测模型，对风电机组进行状态诊断和健康评估；S104、根据风电机组的状态诊断和健康评估结果，利用模糊控制和优化算法，自动调整风电机组的工作参数；S105、通过图形化界面和语音交互技术，向风电机组的运维人员展示风电机组的运行状态、性能曲线、寿命预测、故障报警信息，并提供智能化的维护建议和故障诊断方法。和故障诊断方法。和故障诊断方法。

【技术实现步骤摘要】
风电机组性能退化与延寿的动态调整方法


[0001]本专利技术涉及风力发电的
，具体为风电机组性能退化与延寿的动态调整方法。

技术介绍

[0002]在风电机组的运行过程中，风电机组会产生大量的运行数据、视觉数据和声音数据。这些数据对于风电机组的性能和寿命有着重要的影响。然而，传统的数据收集和传输技术可能会导致数据的丢失或延迟，从而影响到数据分析和机器学习的准确性和及时性。
[0003]此外，传统的风电机组通常缺乏有效的性能和寿命管理机制。这使得风电机组的性能可能会在运行过程中逐渐退化，而寿命也可能会因为各种因素(如风速、风向、工作参数等)的变化而缩短。
[0004]此外，传统的风电机组通常依赖于人工进行状态诊断和健康评估，这不仅效率低下，而且可能存在误判和漏判的风险。同时，传统的风电机组通常缺乏自我学习和优化的能力，这使得风电机组在面对复杂和变化的运行环境时，可能无法及时和有效地调整自己的工作策略。
[0005]因此，如何提高风电机组运行数据、视觉数据和声音数据的传输速度和稳定性，避免数据丢失或延迟，以便及时进行数据分析和机器学习，从而提高风电机组的性能和寿命，是当前风电技术面临的一大挑战。

技术实现思路

[0006]针对上述问题，本专利技术提供了风电机组性能退化与延寿的动态调整方法，其可以提高风电机组运行数据、视觉数据和声音数据的传输速度和稳定性，避免数据丢失或延迟，从而提高风电机组的性能和寿命。
[0007]风电机组性能退化与延寿的动态调整方法，其特征在于，其包括以下步骤：
[0008]S101、在风电机组上安装传感器、摄像头和麦克风，以收集风电机组的运行数据、视觉数据和声音数据；
[0009]S102、将收集到的数据通过无线网络传输到云端服务器，并通过边缘计算设备进行本地处理和存储；
[0010]S103、利用数据分析和机器学习方法，建立风电机组的性能模型和寿命预测模型，并根据设定的阈值和标准，对风电机组进行状态诊断和健康评估；
[0011]S104、根据风电机组的状态诊断和健康评估结果，利用模糊控制和优化算法，自动调整风电机组的工作参数，如叶片角度、变桨速度、变频器频率，以达到最优的性能输出和寿命延长；同时，也利用强化学习方法，让风电机组通过与环境的交互，自主学习和优化自己的工作策略；
[0012]S105、通过图形化界面和语音交互技术，向风电机组的运维人员展示风电机组的运行状态、性能曲线、寿命预测、故障报警信息，并提供智能化的维护建议和故障诊断方法。
[0013]其进一步特征在于：
[0014]步骤S101中，所述传感器包括风速传感器、风向传感器、转速传感器、功率传感器、温度传感器、振动传感器；
[0015]步骤S103中，所述数据分析和机器学习方法包括神经网络、支持向量机、随机森林之类的方法；
[0016]步骤S103中，所述状态诊断包括判断风电机组是否处于正常、异常或故障状态，以及具体的异常或故障类型和原因；
[0017]步骤S103中，所述健康评估包括预测风电机组的当前性能水平和未来性能趋势，以及当前寿命剩余和未来寿命消耗，并给出风电机组的健康指数和寿命指数，并根据设定的阈值和标准，给出风电机组的健康等级和寿命等级；
[0018]步骤S104中，所述模糊控制包括将风电机组的状态诊断和健康评估结果转化为模糊集合，并根据设定的模糊规则库，对风电机组的工作参数进行模糊推理，并通过去模糊化方法得到具体的控制量值；
[0019]步骤S104中，所述优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法方法，在给定的约束条件下，寻找最优或近似最优的解决方案；
[0020]步骤S104中，所述强化学习包括在每个时间步长内，根据当前状态选择一个动作，并执行该动作，然后观察环境的反馈，并根据反馈获得一个奖励，并根据奖励更新自己的策略；
[0021]步骤S105中，所述图形化界面包括网页、手机应用、平板电脑设备，并以图表、曲线、仪表盘形式，直观地显示风电机组的各项数据和信息，并以颜色、图标、文字方式，提示风电机组的状态诊断和健康评估结果，并给出相应的控制调整和维护建议；
[0022]步骤S105中，所述语音交互技术包括语音识别和语音合成技术，实现风电机组与运维人员的自然语言交互。
[0023]采用本专利技术的方法后，可以提高风电机组运行数据、视觉数据和声音数据的传输速度和稳定性，避免数据丢失或延迟，从而提高风电机组的性能和寿命；
[0024]可以提高风速和风向数据的质量和准确性，从而提高风电机组的性能模型和寿命预测模型的准确性和适应性；
[0025]可以提高风电机组的状态诊断和健康评估结果的准确性和及时性，从而提高风电机组的工作参数的调整效果和效率；
[0026]可以提高风电机组自身的学习能力，从而提高风电机组的自适应性和智能化程度。
附图说明
[0027]图1是本专利技术的方法的流程图；
[0028]图2是本专利技术实施例的动态调整系统的系统框图；
[0029]图3是本专利技术实施例中的模糊控制示意图；
[0030]图4是本专利技术实施例中的优化算法示意图；
[0031]图5是本专利技术实施例中的强化学习示意图；
[0032]图6是本专利技术实施例中的图形化界面示意图；
[0033]图7是本专利技术实施例中的语音交互示意图。
具体实施方式
[0034]风电机组性能退化与延寿的动态调整方法，见图1，其包括以下步骤：
[0035]S101：在风电机组上安装多种传感器、摄像头和麦克风，以收集风电机组的运行数据、视觉数据和声音数据；
[0036]S102：将收集到的数据通过无线网络传输到云端服务器，并通过边缘计算设备进行本地处理和存储；
[0037]S103：利用数据分析和机器学习方法，建立风电机组的性能模型和寿命预测模型，并根据设定的阈值和标准，对风电机组进行状态诊断和健康评估；
[0038]S104：根据风电机组的状态诊断和健康评估结果，利用模糊控制和优化算法，自动调整风电机组的工作参数，如叶片角度、变桨速度、变频器频率等，以达到最优的性能输出和寿命延长；同时，也利用强化学习方法，让风电机组通过与环境的交互，自主学习和优化自己的工作策略；
[0039]S105：通过图形化界面和语音交互技术，向风电机组的运维人员展示风电机组的运行状态、性能曲线、寿命预测、故障报警等信息，并提供智能化的维护建议和故障诊断方法。
[0040]本专利技术的风电机组性能退化与延寿的动态调整系统，如图2所示，其包括以下部件：
[0041]风电机组1：本专利技术的对象，是一种利用风力驱动发电机产生电能的装置，包括风轮、变桨系统、变频器、发电机等部件；
[0042]传感器2：本专利技术的数据采集部件，包括风速传感器、风向传感器、转速传感器、功率传感器、温度传感器、振动传感器等，用于测量风电机组1的运行数据；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.风电机组性能退化与延寿的动态调整方法，其特征在于，其包括以下步骤：S101、在风电机组上安装传感器、摄像头和麦克风，以收集风电机组的运行数据、视觉数据和声音数据；S102、将收集到的数据通过无线网络传输到云端服务器，并通过边缘计算设备进行本地处理和存储；S103、利用数据分析和机器学习方法，建立风电机组的性能模型和寿命预测模型，并根据设定的阈值和标准，对风电机组进行状态诊断和健康评估；S104、根据风电机组的状态诊断和健康评估结果，利用模糊控制和优化算法，自动调整风电机组的工作参数，如叶片角度、变桨速度、变频器频率，以达到最优的性能输出和寿命延长；同时，也利用强化学习方法，让风电机组通过与环境的交互，自主学习和优化自己的工作策略；S105、通过图形化界面和语音交互技术，向风电机组的运维人员展示风电机组的运行状态、性能曲线、寿命预测、故障报警信息，并提供智能化的维护建议和故障诊断方法。2.如权利要求1所述的风电机组性能退化与延寿的动态调整方法，其特征在于：步骤S101中，所述传感器包括风速传感器、风向传感器、转速传感器、功率传感器、温度传感器、振动传感器。3.如权利要求1所述的风电机组性能退化与延寿的动态调整方法，其特征在于：步骤S103中，所述数据分析和机器学习方法包括神经网络、支持向量机、随机森林之类的方法。4.如权利要求1所述的风电机组性能退化与延寿的动态调整方法，其特征在于：步骤S103中，所述状态诊断包括判断风电机组是否处于正常、异常或故障状态，以及具体的异常或故障类型和原因。5.如权利要求1所述的风电机组性能退化与延寿的动态调整方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：许瑾，傅望安，邓巍，夏春辉，汪臻，张祎，许步锋，刘述鹏，朱义倩，
申请(专利权)人：华能浙江能源开发有限公司清洁能源分公司，
类型：发明
国别省市：