【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及风力发电，特别涉及一种用于多维度确定风电机组劣化度的方法及装置。
技术介绍
1、风电机组是多部件协同工作且关联性强的复杂系统，且其运行工况复杂，运行环境恶劣，多部件相互作用是使其产生故障的终极原因。目前风电机组的设计寿命为二十年，对于风电运营商而言最多关心的是机组的安全性、运行可靠性。
2、通常风电机组在临近质保期时，各种部件已开始出现不同程度的劣化，如何依据机组的运行状态劣化趋势评估机组整体劣化度或健康指标，及早发现潜在故障并加以控制，是当前亟待解决的技术问题。然而，现有技术中的劣化度评估方法的准确率和可靠性较低。
3、针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本说明书实施例提供了一种用于多维度确定风电机组劣化度的方法及装置，以解决现有技术中劣化度评估方法的准确率和可靠性较低的问题。
2、本说明书实施例提供了一种用于多维度确定风电机组劣化度的方法，包括：
3、获取并网风电机组测点的多维度特性数据；所述多维度特性数据包括：静态特性数据、动态特性数据和空间分布特性数据；
4、根据所述静态特性数据，计算所述并网风电机组测点的静态特性劣化度；根据所述动态特性数据，计算所述并网风电机组测点的动态特性劣化度；根据所述空间分布特性数据，计算所述并网风电机组测点的空间分布特性劣化度；
5、基于所述并网风电机组测点的静态特性劣化度、动态特性劣化度和空间分布特性劣化度，确定所述并网风电机组测点的多
6、在一个实施例中，所述方法还包括：
7、依据所述并网风电机组测点的多维度劣化度，生成所述并网风电机组测点的调整策略报告。
8、在一个实施例中，所述静态特性数据包括以下至少之一：越小越优型参数、偏差越小越优型参数和中间越优型参数；
9、相应的，根据所述静态特性数据，计算所述并网风电机组测点的静态特性劣化度，包括：
10、计算所述越小越优型参数对应的劣化度；计算所述偏差越小越优型参数对应的劣化度；计算所述中间越优型参数对应的劣化度；
11、根据所述越小越优型参数对应的劣化度、所述偏差越小越优型参数对应的劣化度和所述中间越优型参数对应的劣化度，确定所述并网风电机组测点的静态特性劣化度。
12、在一个实施例中，所述动态特性数据包括以下至少之一：灵活特性参数、惯性特性参数和波动特性参数；
13、相应的，根据所述动态特性数据，计算所述并网风电机组测点的动态特性劣化度，包括：
14、计算所述灵活特性参数对应的劣化度；计算所述惯性特性参数对应的劣化度；计算所述波动特性参数对应的劣化度；
15、根据所述灵活特性参数对应的劣化度、所述惯性特性参数对应的劣化度和所述波动特性参数对应的劣化度，确定所述并网风电机组测点的动态特性劣化度。
16、在一个实施例中，所述空间分布特性数据包括至少一个具有对称性特征的参数；
17、相应的，根据所述空间分布特性数据，计算所述并网风电机组测点的空间分布特性劣化度，包括：
18、计算所述至少一个具有对称性特征的参数中各参数对应的劣化度；
19、基于所述各参数对应的劣化度，计算所述并网风电机组测点的空间分布特性劣化度。
20、在一个实施例中，基于所述并网风电机组测点的静态特性劣化度、动态特性劣化度和空间分布特性劣化度，确定所述并网风电机组测点的多维度劣化度，包括：
21、获取所述并网风电机组测点的当前工况；
22、根据所述并网风电机组测点的当前工况，确定所述静态特性劣化度的第一权重、所述动态特性劣化度的第二权重和所述空间分布特性劣化度的第三权重；
23、基于所述静态特性劣化度、所述动态特性劣化度和所述空间分布特性劣化度以及所述第一权重、所述第二权重和所述第三权重，计算所述并网风电机组测点的多维度劣化度。
24、在一个实施例中，依据所述并网风电机组测点的多维度劣化度，生成所述并网风电机组测点的调整策略报告，包括：
25、获取所述并网风电机组测点的当前工况；
26、根据所述并网风电机组测点的多维度劣化度和所述当前工况，生成所述并网风电机组测点的调整策略报告。
27、本说明书实施例还提供了一种用于多维度确定风电机组劣化度的装置，包括：
28、获取模块，用于获取并网风电机组测点的多维度特性数据；所述多维度特性数据包括：静态特性数据、动态特性数据和空间分布特性数据；
29、计算模块，用于根据所述静态特性数据，计算所述并网风电机组测点的静态特性劣化度；还用于根据所述动态特性数据，计算所述并网风电机组测点的动态特性劣化度；还用于根据所述空间分布特性数据，计算所述并网风电机组测点的空间分布特性劣化度；
30、确定模块，用于基于所述并网风电机组测点的静态特性劣化度、动态特性劣化度和空间分布特性劣化度，确定所述并网风电机组测点的多维度劣化度。
31、本说明书实施例还提供一种计算机设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现上述任意实施例中所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法的步骤。
32、本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现上述任意实施例中所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法的步骤。
33、在本说明书实施例中，提供了一种用于多维度确定风电机组劣化度的方法，可以获取并网风电机组测点的多维度特性数据，所述多维度特性数据包括：静态特性数据、动态特性数据和空间分布特性数据，根据所述静态特性数据，计算所述并网风电机组测点的静态特性劣化度，根据所述动态特性数据，计算所述并网风电机组测点的动态特性劣化度，根据所述空间分布特性数据，计算所述并网风电机组测点的空间分布特性劣化度，基于所述并网风电机组测点的静态特性劣化度、动态特性劣化度和空间分布特性劣化度，确定所述并网风电机组测点的多维度劣化度。上述方案中，可以从多个维度对风电机组测点的劣化度进行评估：静态特性、动态特性和空间分布特性，基于多个维度中各维度对应的特性数据，计算风电机组的劣化度，再结合多个维度计算得到的劣化度，计算风电机组的整体劣化度，可以提高风电机组的整体劣化度的计算准确率和可靠性，可以更准确地评价并网风电机组的运行状态好坏，并根据风电机组的劣化度生成风电机组的调整策略，便于根据调整策略对风电机组进行检修，改善风电机组的运行状态。
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1.一种用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，所述静态特性数据包括以下至少之一：越小越优型参数、偏差越小越优型参数和中间越优型参数；
4.根据权利要求1所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，所述动态特性数据包括以下至少之一：灵活特性参数、惯性特性参数和波动特性参数；
5.根据权利要求1所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，所述空间分布特性数据包括至少一个具有对称性特征的参数；
6.根据权利要求1所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，基于所述并网风电机组测点的静态特性劣化度、动态特性劣化度和空间分布特性劣化度，确定所述并网风电机组测点的多维度劣化度，包括：
7.根据权利要求2所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，依据所述并网风电机组测点的多维度劣化度，生成所述并网风电机组测点的调
8.一种用于多维度确定风电机组劣化度的装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，所述静态特性数据包括以下至少之一：越小越优型参数、偏差越小越优型参数和中间越优型参数；
4.根据权利要求1所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，所述动态特性数据包括以下至少之一：灵活特性参数、惯性特性参数和波动特性参数；
5.根据权利要求1所述的用于多维度确定风电机组劣化度的方法，其特征在于，所述空间分布特性数据包括至少一个具有对称性特征的参数；
6.根据权利要求1所述的用于多维度确定风电机组劣化度...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓璐，程亮，杨伟新，张扬帆，李金晶，孙亦鹏，张天浴，佟博恒，
申请(专利权)人：华北电力科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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