【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风电机组，涉及一种基于熵值法的风电机组检修决策方法、系统、装置及介质。
技术介绍
1、风电机组的任一部件发生故障，均会导致机组停运，特别是大风期，机组故障停运的损失往往大于人工成本、部件更换等损失的总和，因此，选择合适的检修策略是十分必要的。目前风电机组检修主要有故障检修、定期检修和状态检修，主要采用检修成本、检修损失电量、检修周期内故障损失电量、检修周期内机组平均无故障运行时间等指标对检修工作进行评价，但是现有的方法并未实现对各种检修模式下的检修策略进行动态评价，不利于及时调整风电机组检修模式。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现有技术中未实现对各种检修模式下的检修策略进行动态评价，不利于及时调整风电机组检修模式的问题，提供一种基于熵值法的风电机组检修决策方法、系统、装置及介质。
2、为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：
3、基于熵值法的风电机组检修决策方法，包括：
4、步骤1：根据实际的检修工作，设定不同检修模式下的风电机组评价指标；
5、步骤2：通过风电机组评价指标和采集得到的风电机组m年的检修数据，建立风电机组检修评价矩阵；
6、步骤3：对风电机组检修评价矩阵中的元素进行标准化计算，得到不同指标的信息熵；
7、步骤4：对不同指标的信息熵进行计算，得到各指标对决策的贡献度大小，并计算样本的综合评价值；
8、步骤5：重复步骤2到步骤4，直到得到所有检修模式
9、本专利技术的进一步改进在于：
10、进一步的，不同检修模式下的风电机组评价指标，包括：一级指标和二级指标；一级指标包括：故障检修、定期检修和状态检修；二级指标包括：故障检修成本、故障检修损失电量、检修周期内故障总损失电量和检修周期内机组平均无故障运行时间；每个一级指标均包含一个二级指标。
11、进一步的，通过风电机组评价指标和采集得到的风电机组m年的检修数据，建立风电机组检修评价矩阵，具体为：
12、
13、其中，xij表示第i年第j项评价指标的值；n表示风电机组检修评价指标数量。
14、进一步的，通对风电机组检修评价矩阵中的元素进行标准化计算，具体为：
15、通过对每个指标进行标准化处理，具体为：
16、
17、其中xj为第j项指标值，xmax为第j项指标的最大值，xmin为第j项指标的最小值，xi′j为标准化值。
18、进一步的，还包括对不同指标的重要性进行评估，对不同指标的重要性进行评估，具体为：计算第j项指标在第i年指标值的比重rij为
19、
20、进一步的，对不同指标的信息熵进行计算，得到各指标对决策的贡献度大小，具体为：
21、计算第j项指标的信息熵ej为：
22、
23、通过第j项指标的信息熵ej与1的差值决定该指标的信息效用值，具体为：
24、dj＝1-ej (5)
25、基于熵值法计算各指标权重，衡量各指标对决策的贡献度，第j项指标的权重为
26、
27、进一步的，计算样本的综合评价值，具体为：
28、
29、其中，n为指标个数，wj为第j个指标的权重。
30、基于熵值法的风电机组检修决策系统，包括：
31、设定模块，所述设定模块根据实际的检修工作，设定不同检修模式下的风电机组评价指标；
32、构建模块，所述构建模块通过风电机组评价指标和采集得到的风电机组m年的检修数据，建立风电机组检修评价矩阵；
33、第一计算模块，所述第一计算模块对风电机组检修评价矩阵中的元素进行标准化计算，得到不同指标的信息熵；
34、第二计算模块，所述第二计算模块对不同指标的信息熵进行计算，得到各指标对决策的贡献度大小，并计算样本的综合评价值；
35、对比模块，所述对比模块得到所有检修模式的综合评价值，对比所有检修模式的综合评价值的大小，获得风电机组最优检修决策方案。
36、一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。
37、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。
38、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
39、本专利技术根据实际的检修工作，设定不同检修模式下的风电机组评价指标；然后通过风电机组评价指标和采集得到的风电机组m年的检修数据，建立风电机组检修评价矩阵；对风电机组检修评价矩阵中的元素进行标准化计算，得到不同指标的信息熵；对不同指标的信息熵进行计算，得到各指标对决策的贡献度大小，并计算样本的综合评价值；直到得到所有检修模式的综合评价值，对比所有检修模式的综合评价值的大小，获得风电机组最优检修决策方案。本专利技术通过收集相关数据、计算不同检修评价指标的权重，计算各指标对决策的贡献度，对各决策方案进行综合评价，能够降低风电设备的故障率，提高设备可靠性，减少风电设备停机损失，提高机组寿命。
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1.基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，所述不同检修模式下的风电机组评价指标，包括：一级指标和二级指标；所述一级指标包括：故障检修、定期检修和状态检修；二级指标包括：故障检修成本、故障检修损失电量、检修周期内故障总损失电量和检修周期内机组平均无故障运行时间；每个一级指标均包含一个二级指标。
3.根据权利要求2所述的基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，所述通过风电机组评价指标和采集得到的风电机组m年的检修数据，建立风电机组检修评价矩阵，具体为：
4.根据权利要求3所述的基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，所述通对风电机组检修评价矩阵中的元素进行标准化计算，具体为：
5.根据权利要求4所述的基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，还包括对不同指标的重要性进行评估，所述对不同指标的重要性进行评估，具体为：计算第j项指标在第i年指标值的比重rij为
6.根据权利要求5所述的基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于
7.根据权利要求6所述的基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，所述计算样本的综合评价值，具体为：
8.基于熵值法的风电机组检修决策系统，其特征在于，包括：
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，所述不同检修模式下的风电机组评价指标，包括：一级指标和二级指标；所述一级指标包括：故障检修、定期检修和状态检修；二级指标包括：故障检修成本、故障检修损失电量、检修周期内故障总损失电量和检修周期内机组平均无故障运行时间；每个一级指标均包含一个二级指标。
3.根据权利要求2所述的基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，所述通过风电机组评价指标和采集得到的风电机组m年的检修数据，建立风电机组检修评价矩阵，具体为：
4.根据权利要求3所述的基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，所述通对风电机组检修评价矩阵中的元素进行标准化计算，具体为：
5.根据权利要求4所述的基于熵值法的风电机组检修决策方法，其特征在于，还包括对不...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟秀俊，童彤，刘兴伟，李德永，高连达，石永利，徐海涛，苗鑫，武青，周利，
申请(专利权)人：华能满洲里风力发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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