风电机组寿命预测的多模型融合方法技术

本发明专利技术提供了风电机组寿命预测的多模型融合方法，其能够综合运用多种数据和模型，提高寿命预测的稳定性和可靠性

【技术实现步骤摘要】
风电机组寿命预测的多模型融合方法


[0001]本专利技术涉及风电机组寿命的
，具体为风电机组寿命预测的多模型融合方法
。

技术介绍

[0002]风电机组是将风能转化为电能的装置，其寿命预测是风电场运行维护的重要内容，关系到风电场的安全性
、
可靠性和经济性
。
风电机组的寿命受到多种因素的影响，如结构
、
材料
、
载荷
、
环境等，因此，寿命预测的技术难度较大，需要综合运用多种方法和数据
。
[0003]目前，风电机组寿命预测的技术主要有以下几种：
[0004]基于疲劳累计损伤理论的寿命预测技术：该技术利用
Miner
疲劳累计损伤理论，根据风电机组的载荷谱和材料特性，计算风电机组关键部件的损伤程度和剩余寿命
。
该技术需要获取准确的载荷数据和材料参数，且对于复杂的非线性损伤机制和多轴载荷情况，该技术的适用性有限
。
[0005]基于状态监测和运行监控的寿命预测技术：该技术利用状态监测系统和运行监控系统给出的故障预警和发展趋势预测信息，结合传统的结构寿命评估技术手段，实现对实际运行设备的比较全面准确的剩余寿命评估
。
该技术需要获取大量的实时数据和历史数据，且对于数据质量和分析方法的要求较高
。
[0006]基于机器学习的寿命预测技术：该技术利用机器学习模型，如线性回归
、
支持向量机
、
>神经网络
、
随机森林等，根据风电机组的历史数据和当前数据，建立寿命预测模型，并对未来的寿命进行预测
。
该技术需要获取充足的训练数据和测试数据，且对于模型选择和参数调整的要求较高
。
[0007]以上技术各有优缺点，但都不能充分利用风电机组的多源数据和多种特征，也不能有效处理数据的不完整性
、
不确定性和非线性性等问题
。

技术实现思路

[0008]针对上述问题，本专利技术提供了风电机组寿命预测的多模型融合方法，其能够综合运用多种数据和模型，提高寿命预测的稳定性和可靠性
。
[0009]风电机组寿命预测的多模型融合方法，其特征在于，其包括如下步骤：
[0010]S101、
数据收集和预处理
[0011]从风电机组的运行状态
、
环境参数
、
故障记录多种数据源收集数据，并进行数据清洗
、
数据归一化
、
特征提取的预处理操作，得到适合模型输入的数据集；
[0012]S102、
模型构建和模型训练
[0013]根据不同的数据特征和预测目标，选择合适的机器学习模型
、
即模型选择，分别对数据集进行模型训练，得到若干个子模型；
[0014]S103、
模型融合和模型评估
[0015]采用一种或多种模型融合方法，将多个子模型的输出进行综合，得到最终的寿命
预测结果，并通过交叉验证
、
误差分析的方法评估模型的性能和准确度；
[0016]S104、
模型应用和模型更新
[0017]将模型部署到风电场的监控系统中，定期对风电机组的寿命进行预测，并根据实际运行情况和反馈信息，对模型进行调整和更新
。
[0018]其进一步特征在于：
[0019]在数据收集步骤中，使用传感器
、
监控系统
、
日志文件的方式，实时或定期地从风电机组中获取各种数据，并将其存储在数据库或云端平台中；
[0020]在数据清洗步骤中，使用异常检测
、
缺失值填充
、
噪声滤波方法，对数据进行质量检查和修正，去除或纠正不完整
、
不准确或不相关的数据；
[0021]在数据归一化步骤中，使用最大最小值归一化
、
标准化
、
对数变换方法，对数据进行尺度调整和分布变换，消除数据的量纲和偏态影响；
[0022]在特征提取步骤中，使用主成分分析
、
因子分析
、
小波变换方法，对数据进行降维和变换，提取数据的主要特征和信息；
[0023]在模型选择步骤中，根据数据的类型和分布，以及预测的任务和指标，选择合适的机器学习模型；
[0024]在模型训练步骤中，使用训练集和验证集，以及对应的损失函数和优化算法，对模型进行参数初始化和迭代更新，并使用正则化
、
早停方法，防止模型过拟合或欠拟合；
[0025]在模型融合步骤中，根据子模型的类型和输出，选择合适的模型融合方法，并利用子模型之间的互补性和多样性，提高寿命预测的稳定性和可靠性；
[0026]在模型评估步骤中，使用测试集或新的数据，以及对应的评价指标和方法，对模型的预测结果进行评估，并检验模型的性能和准确度；
[0027]在模型更新步骤中，根据风电机组的实际运行情况和反馈信息，对模型进行调整和更新
。
[0028]采用上述技术方案后，该方法能够综合利用风电机组的多源数据，如运行状态数据
、
环境参数数据
、
故障记录数据，提取数据的有效信息和特征，增加数据的利用率和价值；
[0029]该方法能够综合运用多种机器学习模型，如线性回归
、
支持向量机
、
神经网络
、
随机森林，构建多个子模型，并采用模型融合方法，利用子模型之间的互补性和多样性，提高寿命预测的稳定性和可靠性；
[0030]该方法能够根据风电场的运行需求和规划，定期或实时地对风电机组的寿命进行预测，并将预测结果显示在监控界面上，或者发送到相关人员或部门，以便进行后续的分析和处理；
[0031]该方法能够根据风电机组的实际运行情况和反馈信息，对模型进行调整和更新，使模型能够保持最新和最优的状态，并提高预测的准确性和鲁棒性
。
附图说明
[0032]图1是本专利技术的方法的流程图；
[0033]图2是本专利技术的数据收集和预处理的示意图；
[0034]图3是本专利技术的模型构建和模型训练的示意图；
[0035]图4是本专利技术的模型融合和模型评估的示意图；
[0036]图5是本专利技术的模型应用和模型更新的示意图
。
具体实施方式
[0037]风电机组寿命预测的多模型融合方法，见图1，其包括以下步骤：
[0038]S101
：数据收集和预处理；
[0039]S102
：模型构建和模型训练；
[0040]S103
：模型融合和模型评估；
[0041]S104
：模型应用和模型更新
。
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
风电机组寿命预测的多模型融合方法，其特征在于，其包括如下步骤：
S101、
数据收集和预处理从风电机组的运行状态
、
环境参数
、
故障记录多种数据源收集数据，并进行数据清洗
、
数据归一化
、
特征提取的预处理操作，得到适合模型输入的数据集；
S102、
模型构建和模型训练根据不同的数据特征和预测目标，选择合适的机器学习模型
、
即模型选择，分别对数据集进行模型训练，得到若干个子模型；
S103、
模型融合和模型评估采用一种或多种模型融合方法，将多个子模型的输出进行综合，得到最终的寿命预测结果，并通过交叉验证
、
误差分析的方法评估模型的性能和准确度；
S104、
模型应用和模型更新将模型部署到风电场的监控系统中，定期对风电机组的寿命进行预测，并根据实际运行情况和反馈信息，对模型进行调整和更新
。2.
如权利要求1所述的风电机组寿命预测的多模型融合方法，其特征在于：在数据收集步骤中，使用传感器
、
监控系统
、
日志文件的方式，实时或定期地从风电机组中获取各种数据，并将其存储在数据库或云端平台中
。3.
如权利要求1所述的风电机组寿命预测的多模型融合方法，其特征在于：在数据清洗步骤中，使用异常检测
、
缺失值填充
、
噪声滤波方法，对数据进行质量检查和修正，去除或纠正不完整
、
不准确或不相关的数据
。4.
如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：许瑾，张晓辉，邓巍，郑建飞，汪臻，李家山，许步锋，张长安，白剑，范玄方，
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：