【技术实现步骤摘要】
本公开涉及风力发电机，尤其涉及一种风电机组齿轮箱油温异常检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、风力发电可将风能转化为电能，是人类利用“风能”这一清洁能源的主要手段，目前，风力发电在电力能源领域所占比例逐年提高，风电装机数量稳步增长，在半直驱与双馈机组中，齿轮箱是传动系统的关键部件，由于风电机组会受风速和风向的影响，从而导致齿轮箱长期受到交变载荷和冲击载荷作用，会发生过温等故障，而润滑系统是齿轮箱的重要系统之一，具有传递负载、散热和减摩等功能，润滑油油温如果过高，会加剧齿轮磨损、变形和点蚀等故障的发生，且在齿轮箱故障引起的停机时间较长的情况下，会严重影响发电量，由此，亟需提出一种风电机组齿轮箱油温异常检测方法，以对风电机组齿轮箱油温进行准确地检测，从而及时消除齿轮箱的潜在隐患，降低维护成本。
2、相关技术中，通常是基于数据采集与监视控制系统(supervisory control anddata acquisition，scada)本身的超限预警，实现风电机组齿轮箱的油温异常检测。
3、这种方式下，风电机组齿轮箱油温异常检测的准确性不佳，从而不利于实际业务场景中风电机组实时健康管理与报警维护的落地实现。
技术实现思路
1、本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本公开的目的在于提出一种风电机组齿轮箱油温异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，实现基于目标齿轮箱油温预测模型、参考油温以及数字孪生风电机组模型，准确地对
3、本公开第一方面实施例提出的风电机组齿轮箱油温异常检测方法，包括：获取风电机组的参考运行数据和机组参数；根据机组参数，构建数字孪生风电机组模型；从数字孪生风电机组模型中获取当前时刻风电机组的当前运行数据；根据参考运行数据训练初始齿轮箱油温预测模型，以得到目标齿轮箱油温预测模型；基于目标齿轮箱油温预测模型、参考运行数据以及当前运行数据，检测当前时刻风电机组齿轮箱是否存在油温异常。
4、本公开第一方面实施例提出的风电机组齿轮箱油温异常检测方法，通过获取风电机组的参考运行数据和机组参数，并根据机组参数，构建数字孪生风电机组模型，再从数字孪生风电机组模型中获取当前时刻风电机组的当前运行数据，并根据参考运行数据训练初始齿轮箱油温预测模型，以得到目标齿轮箱油温预测模型，以及基于目标齿轮箱油温预测模型、参考运行数据以及当前运行数据，检测当前时刻风电机组齿轮箱是否存在油温异常，由此，实现基于目标齿轮箱油温预测模型、参考运行数据以及当前运行数据，准确地对当前时刻风电机组齿轮箱进行油温异常检测，还能够实现风电机组运行状态与齿轮箱油温异常检测状态的同步映射，从而有利于实际业务场景中风电机组实时健康管理与报警维护的落地实现。
5、本公开第二方面实施例提出的风电机组齿轮箱油温异常检测装置，包括：第一获取模块，用于获取风电机组的参考运行数据和机组参数；构建模块，用于根据机组参数，构建数字孪生风电机组模型；第二获取模块，用于从数字孪生风电机组模型中获取当前时刻风电机组的当前运行数据；训练模块，用于根据参考运行数据训练初始齿轮箱油温预测模型，以得到目标齿轮箱油温预测模型；检测模块，用于基于目标齿轮箱油温预测模型、参考运行数据以及当前运行数据，检测当前时刻风电机组齿轮箱是否存在油温异常。
6、本公开第二方面实施例提出的风电机组齿轮箱油温异常检测装置，通过获取风电机组的参考运行数据和机组参数，并根据机组参数，构建数字孪生风电机组模型，再从数字孪生风电机组模型中获取当前时刻风电机组的当前运行数据，并根据参考运行数据训练初始齿轮箱油温预测模型，以得到目标齿轮箱油温预测模型，以及基于目标齿轮箱油温预测模型、参考运行数据以及当前运行数据，检测当前时刻风电机组齿轮箱是否存在油温异常，由此，实现基于目标齿轮箱油温预测模型、参考运行数据以及当前运行数据，准确地对当前时刻风电机组齿轮箱进行油温异常检测，还能够实现风电机组运行状态与齿轮箱油温异常检测状态的同步映射，从而有利于实际业务场景中风电机组实时健康管理与报警维护的落地实现。
7、本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如本公开第一方面实施例提出的风电机组齿轮箱油温异常检测方法。
8、本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的风电机组齿轮箱油温异常检测方法。
9、本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如本公开第一方面实施例提出的风电机组齿轮箱油温异常检测方法。
10、本公开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，或通过本公开的实践了解到。
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1.一种风电机组齿轮箱油温异常检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标齿轮箱油温预测模型、所述参考运行数据以及所述当前运行数据，检测当前时刻风电机组齿轮箱是否存在油温异常，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测油温和所述参考油温，检测所述当前时刻所述风电机组齿轮箱是否存在所述油温异常，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测油温差值和所述参考油温差值，检测所述当前时刻所述风电机组齿轮箱是否存在所述油温异常，包括：
5.如权利1-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述确定所述风电机组齿轮箱存在所述油温异常之后，还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取风电机组的参考运行数据，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用所述初始风速-功率曲线从所述初始运行数据中确定得到所述参考运行数据，包括：
8.一种风电机组齿轮箱油温异常检测装置，其特征在于，包括：
9.如权利要求
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述检测子模块，还用于：
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述检测子模块，还用于：
12.如权利8-11任一项所述的装置，其特征在于，所述检测子模块，还用于：
13.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，包括：
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述确定子模块，还用于：
15.一种电子设备，包括：
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种风电机组齿轮箱油温异常检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标齿轮箱油温预测模型、所述参考运行数据以及所述当前运行数据，检测当前时刻风电机组齿轮箱是否存在油温异常，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测油温和所述参考油温，检测所述当前时刻所述风电机组齿轮箱是否存在所述油温异常，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测油温差值和所述参考油温差值，检测所述当前时刻所述风电机组齿轮箱是否存在所述油温异常，包括：
5.如权利1-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述确定所述风电机组齿轮箱存在所述油温异常之后，还包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取风电机组的参考运行数据，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈修高，董得志，孙晓彦，宋羽佳，孙浩，
申请(专利权)人：国家电投集团科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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